听觉与本体感觉在单模态与多模态目标触及中的贡献：空间精度与跨模态整合研究

《Scientific Reports》：The contribution of audition and proprioception in unisensory and multisensory target reaching

本研究针对听觉与本体感觉在目标触及任务中的相对贡献及多模态整合优势尚不明确的问题，通过两项实验系统比较了单模态（听觉A、本体感觉P）与双模态（听觉-本体感觉AP）目标指引下，人手触及运动在方位角与深度维度上的准确性与精确度。结果表明，目标模态对运动准确性影响较小，但对精确度有显著影响，本体感觉输入能有效提升运动一致性；多模态条件下性能未超越本体感觉单独指引，但本体感觉线索可略微改善后续的听觉指引触及。该研究为理解多模态感觉整合在运动控制中的作用提供了重要证据。

　　

在昏暗的房间里摸索着按掉吵闹的闹钟，或者仅凭声音在口袋中寻找正在振动的手机——这些日常动作的成功执行，依赖于我们大脑无缝整合来自不同感官的信息，尤其是听觉和告诉我们身体各部分位置的本体感觉（Proprioception）。然而，当目标仅由声音定义，或仅由另一只手的触觉位置定义时，我们触及目标的动作是否会因信息源的不同而表现出差异？当声音和手部位置信息同时可用时，是否会带来“1+1>2”的绩效提升？这些关于听觉与本体感觉在引导动作中的相对贡献及其交互作用的基本问题，在科学上仍未完全阐明。

先前的研究往往单独考察听觉或本体感觉引导的动作，导致结果难以直接比较。一些研究暗示，指向身体特定位置（本体感觉目标）的动作可能比指向声源（听觉目标）更准确、更稳定。但另一些研究则发现两者在特定方向上性能相似。造成这些不一致的原因可能包括：本体感觉任务常常依赖对之前动作的感觉运动记忆（Sensorimotor Memory），这本身就能提升表现；而且实验设置（如将运动限制在轨道上）也可能掩盖了真实世界中动作的自然变异性。此外，一个核心的开放问题是：当听觉和本体感觉信息同时可用时，是否存在多感官优势？有研究表明，结合手臂运动的训练可以改善后续的听觉定位，暗示着跨模态学习的潜力。但也有研究指出，在同时处理声音和手部位置时，动作可能主要依赖于更可靠的本体感觉信息。

为了厘清这些问题，Ivan Camponogara在《Scientific Reports》上发表了题为“The contribution of audition and proprioception in unisensory and multisensory target reaching”的研究。该研究设计了两项精巧的实验，旨在系统比较在听觉（A）、本体感觉（P）以及听觉-本体感觉（AP）多模态条件下，人类进行目标触及任务时，在方位角（左右方向）和深度（远近方向）上的表现差异，并探讨提供额外的本体感觉信息是否能优化后续的听觉引导行动。

研究者为开展实验，主要运用了以下关键技术方法：1）定制实验装置，包括置于穿孔木板下的扬声器阵列、用于手指运动追踪的高分辨率摄像头（Logitech BRIO Ultra）以及用于头部固定的下巴托，确保了实验环境的可控性；2）使用深度学习姿态估计工具箱DeepLabCut对采集到的手指运动轨迹进行离线分析，精确提取运动终点坐标；3）采用贝叶斯多元线性混合效应分布回归模型（Bayesian multivariate linear mixed-effects distributional regression model）进行统计分析，该模型能同时估计运动终点在方位角和深度上的准确性（均值，反映偏差）和精确度（标准差SD，反映变异性），并考虑了被试内和被试间的变异，其结果以后验分布的最高密度区间（HDI）和贝叶斯因子（BF₁₀）作为统计推断的依据；4）实验招募了健康且听力正常的年轻成人被试（实验1和2各25名），所有实验程序均遵循伦理规范。

实验1结果：单模态与多模态目标触及的性能比较

实验1直接比较了在A、P和AP三种条件下，参与者伸手触及位于不同方位角（0°、45°、90°）目标的表现。

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  准确性（偏差）：分析发现，三种条件下的触及准确性（即平均终点与目标中心的距离）在方位角维度上相似。在深度维度上，虽然存在对所有目标低估（未达到）的趋势，且听觉条件（A）的偏差似乎略大于P和AP条件，但贝叶斯分析表明，这些差异缺乏强有力的证据支持（BF₁₀< 3）。这意味着，就平均而言，人们指向声音来源或手部位置时，其中心落点与真实目标的偏差是相近的。
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  精确度（变异性）：关键差异体现在精确度上，即每次触及落点的离散程度（以标准差SD衡量）。结果清晰地显示，听觉条件（A）下触及落点的变异性显著高于本体感觉（P）和听觉-本体感觉（AP）条件（BF₁₀> 100），无论是在方位角还是深度维度上。而P条件和AP条件之间的变异性则没有可信差异。这表明，当目标由本体感觉定义时，动作的一致性远高于由听觉定义时；而当两种信息同时存在时，动作的精确度水平与仅使用本体感觉时相当，并未表现出额外的优势。

实验2结果：本体感觉信息对后续听觉目标触及的影响

实验2旨在探究先经历AP多模态条件，是否会对随后的纯听觉（A）目标触及产生学习或优化效应。实验流程为：先进行听觉基线测试（Pre），接着进行AP条件训练，最后再进行一次听觉测试（Post）。

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  准确性：Pre、AP、Post三种条件间的触及准确性没有可信差异。
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  精确度：与实验1一致，AP条件下的精确度（SD）显著优于Pre和Post听觉条件（BF₁₀> 100）。比较Pre和Post条件发现，Post条件下的变异性在深度维度上与Pre相似，在方位角维度上虽略有降低，但贝叶斯因子显示证据微弱（BF₁₀< 1），意味着这种改善并不稳定和强健。此外，对试验区块（Block）的分析也未发现任何条件下存在随着练习而精度提高的学习效应。

研究结论与意义

Camponogara的这项研究得出了几个重要结论。首先，它证实了目标感觉模态对触及运动的精确度（Precision）有显著影响，而非准确性（Accuracy）。听觉引导的动作其不稳定性高于本体感觉引导的动作，这反映了两种感觉系统固有的空间编码分辨率差异：听觉线索（如双耳时间差和强度差）在方位角上尚可，但在深度上可靠性较低；而本体感觉基于关节中心的坐标系，在深度维度上可能更具优势。

其次，研究揭示了在多感官情境下动作控制的策略：当听觉和本体感觉信息同时可用时，运动系统似乎高度依赖于更可靠的本体感觉信息来减少动作的不确定性，从而导致其性能与纯本体感觉条件无异，并未出现明显的多感官整合优势。这支持了在某些情况下，多感官信息处理可能遵循“最优估计”原则，权重偏向于更可靠的感官输入。

最后，关于跨模态学习，本研究发现在缺乏明确终端反馈（Terminal Feedback，如视觉或触觉确认）的情况下，短暂暴露于听觉-本体感觉多模态目标，对后续纯听觉引导动作的改善作用非常有限。这与一些在听觉受损或线索被扭曲条件下观察到显著训练效果的研究形成对比，提示这种学习效应可能在基础感官可靠性较低时才更容易被诱发。

综上所述，这项研究通过严谨的实验设计和先进的贝叶斯统计分析，深入揭示了听觉与本体感觉在引导目标指向行动中的独特与交互作用。它不仅增进了我们对多感官运动控制基本机制的理解，而且对康复医学（如为听力或本体感觉障碍患者设计训练方案）和人机交互（如改善虚拟现实中的交互体验）等领域具有重要的启示意义。研究强调了在评估感觉引导的行动时，区分准确性与精确度的重要性，并指出未来研究需进一步探讨在何种条件下多感官训练能最有效地促进运动学习。