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本推荐聚焦自我生成动作对多感觉整合（MSI）的影响。研究通过 "说话 - 倾听" 范式，对比主动与被动条件下的时间结合窗（TBW），发现主动条件 TBW 更窄，表明自我生成动作可提升 MSI 精度，为理解感知与动作的交互机制提供新视角。
在感知世界的过程中，人类大脑时刻面临着整合多通道感觉信息的挑战。视觉、听觉等不同模态的信号如何被精准匹配，进而构建出统一的感知体验，一直是认知神经科学领域的核心问题之一。尤其当感觉信号源自自身动作时，大脑是否会采用特殊的处理机制？以往研究表明，自我生成的单感觉刺激（如自己说话的声音）会因推论放电（corollary discharge）机制产生感知抑制，但在多感觉整合（multisensory integration, MSI）层面，这种自我动作的影响却鲜有系统性研究。多数相关实验依赖抽象刺激（如闪光、蜂鸣声），缺乏与日常行为紧密关联的自然刺激场景，导致研究结论的生态效度受限。
为填补这一研究空白，希腊雅典大学心理健康神经科学与精准医学研究所（University Mental Health Neurosciences and Precision Medicine Research Institute "COSTAS STEFANIS"）联合潘泰翁大学社会政治科学学院多感觉与时间处理实验室（MultiTimeLab）等机构的研究团队，开展了一项针对言语情境下自我生成动作与 MSI 关系的研究。该研究成果发表于《Experimental Brain Research》，通过创新的实验范式，揭示了主动言语生成对视听整合精度的调制作用，为理解感知 - 动作交互的神经机制提供了关键证据。
研究采用 "说话 - 倾听" 双条件范式，核心技术方法包括：①同步记录与操控视听刺激的时间 onset 异步（stimulus onset asynchrony, SOA），通过 vMix 软件和 E-prime 编程实现刺激呈现与反应采集；②利用心理物理 sigmoid 函数拟合感知同步率，计算时间结合窗（temporal binding window, TBW）宽度，量化 MSI 精度；③设置主动条件（"说话"：实时观看自己说话视频并聆听语音回声）与被动条件（"倾听"：观看 / 聆听预录的相同言语视频），对比分析不同条件下的 TBW 差异；④通过重复测量方差分析（ANOVA）和配对 t 检验，验证条件间效应的统计学显著性。实验招募 18 名健康参与者（9 男 9 女），排除神经系统疾病史及影响中枢功能的药物使用，确保样本同质性。
研究结果
主动条件下 TBW 显著收窄
通过对 17 名有效参与者的数据拟合发现，主动条件的总 TBW 宽度（360.24 ms）较被动条件（481.53 ms）显著减小（p<0.001, ηp2=0.652）。进一步分析表明，这一差异主要来源于视觉 - 听觉（VA）方向的 TBW 收窄（主动 119.53 ms vs. 被动 222.41 ms, p<0.001, d=1.466），而听觉 - 视觉（AV）方向无显著差异（p=0.409）。这提示自我生成动作对 MSI 的调制具有方向特异性，可能与言语产生时的运动 - 感觉预测偏侧化有关。
感知同步率与反应信心的条件差异
被动条件下参与者判断 "视听同步" 的比例更高（尤其在 VA 方向），但主动条件的 TBW 曲线峰值（反映判断信心）显著低于被动条件（p<0.001, d=1.426）。这一 "精度 - 信心分离" 现象可能源于主动条件中任务复杂度的增加 —— 参与者需同时执行言语生成与同步判断，导致注意力资源分配的竞争。
时序效应与实验顺序的稳健性
主动条件的 TBW 呈现听觉偏移（AV 方向宽度大于 VA），而被动条件呈对称分布（p=0.002 vs. p=0.175）。在 6 名反向顺序（先被动后主动）的参与者中，结果模式完全一致，排除了顺序效应的干扰。额外设置的 "双听觉刺激" 被动对照组显示，主动条件的 TBW 收窄无法归因于听觉分心，进一步支持自我生成动作的特异性调制作用。
结论与讨论
本研究首次在自然言语情境中证实，自我生成动作通过推论放电机制提升 MSI 精度，表现为 TBW 的显著收窄。这一效应可能源于运动皮层向感觉区域传递的动作预测信号（如 Broca 区至听觉皮层的传出拷贝），使视听信号的时间匹配更精准。与以往按钮按压等抽象动作研究不同，言语作为高度熟练的自然行为，其运动 - 感觉关联已通过长期经验固化，为预测性编码提供了更强的神经基础。
研究结果整合了单感觉抑制与多感觉整合的理论框架，提示推论放电不仅参与自我 - 非我区分，更在跨模态整合层面发挥主动调制作用。这对理解自闭症等社交沟通障碍中 MSI 异常具有潜在启示 —— 若自我动作相关的预测机制受损，可能导致视听整合精度下降，进而影响言语感知与社会互动。未来研究可结合 EEG 等神经影像技术，进一步解析主动 MSI 的时空神经动力学，为构建感知 - 动作交互的计算模型提供跨尺度证据。
