语言和脑节律 (LaBRhythms)

对于人类和其他动物，预测感官事件的时间对于他们的日常行为至关重要。 重要的是，自然感官刺激（例如运动、音乐或语音）可以呈现时间规律性，从而允许对传入的感官信息进行时间预测。 例如，个人可以很容易地根据节奏及时预测步行者的下一步，或歌曲的下一节拍。 时间预测现象目前仅在确定性场景中进行了实验研究，即当两个感官事件之间的持续时间固定时，或者当刺激呈现有规律的节拍时。 该项目的目的是了解我们如何处理更自然、更复杂的时间规律形式，以及个人如何根据过去的感官信息时间统计来推断感官事件的时间。 这对于语音处理尤为重要，考虑到语音是一种已知具有某种形式的时间规律性的声学信号，但它既不是纯粹有节奏的，也不具有确定性的时间结构。 时间规律性特定于每种口头语言，母语和非母语听众都知道在语音聆听期间使用时间声学线索。 这会影响言语理解并在语言学习过程中产生强烈影响。 因此，了解语音中时间规律的处理有助于提高第一语言和第二语言学习者的语言能力。

该项目由四个实验组成。 第一个行为实验将研究使用人工刺激的过去感官信息的时间统计如何影响听觉感知。 第二个轴将研究脑电图 (EEG) 听觉时间处理的神经机制。 最后一个脑磁图（MEG，实验 3）和 EG（rxperiement 4）实验将测试时间统计在生态环境中的作用，即语音听力。 因此，该项目将提供强大的理论进展，因为它将对处理听觉和言语中复杂时间信息的大脑机制及其在语言理解中的作用提供新的见解。 它还将提供方法上的进步。 具体来说，该项目将有助于开发和验证 MEG 中的前沿方法。 即，它将旨在创建新工具，以前所未有的时间和空间分辨率研究听觉和语音处理的神经相关性。