基于腦電的音色感知研究.pdf

1、音樂在我們的生活中是一個不可或缺的元素，而我們卻對這一司空見慣的現(xiàn)象知之甚少。通過多學(xué)科融合，將生理學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)與信號處理等多個領(lǐng)域相結(jié)合，去探索音樂的腦機(jī)制，不僅可以加深對人類的“音樂性”的理解，更可以以此作為突破口探索大腦的認(rèn)知過程。本文以MMN實驗范式作為研究手段，探討了音色這個音樂中最為復(fù)雜以及了解最少的屬性，在大腦中感覺與認(rèn)知的神經(jīng)過程，并通過與腦電信號處理中的源定位成像方法相結(jié)合，進(jìn)一步研究音色感知在大腦中的激活區(qū)域

2、。通過實驗研究與結(jié)果分析，本文得到的結(jié)論如下： 首先，本研究證明了ERP中的P2成分的幅度與頻譜正相關(guān)，即頻譜復(fù)雜程度較高的樂器音，其誘發(fā)的P2大于頻譜復(fù)雜程度較低的純音所誘發(fā)的P2成分。 其次，通過對音色MMN的提取與分析，我們證明了音色在聽覺記憶中是自動編碼的。音色，類似于其他的音樂屬性如音高、音強與音速等在感覺記憶是自動加工。 再次，通過引入適當(dāng)?shù)目刂平M到MMN的實驗中，我們研究了這種優(yōu)化范式下的音色MMN

3、，發(fā)現(xiàn)了在傳統(tǒng)范式下由于不同音色屬上的差異引起的神經(jīng)折射狀態(tài)不同，從而使得MMN混雜了N1成分，導(dǎo)致了對MMN的偏差估計：而在優(yōu)化范式下由于去除了這一因素的影響，提取的MMN能夠單純地反應(yīng)聽覺記憶中基于記憶模板失匹配機(jī)制的神經(jīng)過程，此時MMN更加純粹，有效。 同時，對這兩種實驗范式下的LORETA源定位分析也證實了N1是混雜在MMN的早成分，而且N1與“真正的MMN”的神經(jīng)發(fā)生源的位置并不相同，這種基于記憶模板的MMN具有右側(cè)半