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Finally, the predictive brain aspec

Finally, the predictive brain aspect of the AxS model adds another possible answer to the question ofwhysome neuroimaging studies might not reveal activity in ‘‘the motor system” during speech perception. Specifically, if the involvement of speech pro- duction systems in perception is predictive, it implies that involve- ment occurs at a time that precedes onsets that might be used in statistical models for analysis. For example, regression models used in nearly all fMRI experiments assume a ‘‘canonical” hemodynamic response function that is convolved with stimulus onset and dura- tion that has a fixed shape and lag of two seconds. However, if pre- diction is a key aspect of processing speech, these lags and shapes should readily vary as a function of context. This could have the effect of obscuring speech production related activity given that it would a priori occur earlier in time and thus not be well modelled.
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最后,AxS模型的预测性大脑方面为为什么某些神经影像学研究可能无法揭示语音感知过程中“运动系统”中的活动这一问题提供了另一个可能的答案。具体地说,如果语音产生系统参与感知是可预测的,则意味着参与发生在发病之前,该发病可能在统计模型中用于分析。例如,几乎所有功能磁共振成像实验中使用的回归模型都假定“典型的”血液动力学响应函数与具有固定形状和两秒滞后的刺激发作和持续时间卷积在一起。但是,如果将语意作为处理语音的关键方面,则这些滞后和形状应随上下文而变化。
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最后,AxS模型的预测大脑方面为为什么神经成像研究在语音感知过程中不能揭示"运动系统"中的活性的问题增加了另一个可能的答案。具体来说,如果语音支持调词系统在感知中的介入是预测性的,则意味着介入发生在发病之前,可用于统计模型进行分析。例如,几乎所有 fMRI 实验中使用的回归模型都假定一个"规范"的血动力响应函数,该函数由具有固定形状和两秒滞后的刺激启动和杜拉-tion 卷起。但是,如果预词是处理语音的一个关键方面,则这些滞后和形状应随上下文的函数而随时变化。这可能会造成掩盖语音制作相关活动的效果,因为该活动会提前发生,因此不能很好地建模。
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最后,AxS模型的预测大脑方面为生理神经成像研究可能无法揭示言语感知过程中“运动系统”的活动这一问题增加了另一个可能的答案。具体地说,如果语音生成系统在感知中的参与是可预测的,那么它意味着介入发生在可能用于统计模型分析的onset之前。例如,几乎所有功能磁共振成像实验中使用的回归模型假设一个“典型”的血液动力学反应函数,它与刺激的开始和持续时间卷积,具有固定的形状和两秒的滞后。然而,如果预处理是语音处理的一个关键方面,那么这些滞后和形状会随语境的变化而变化。这可能会造成语言产生相关活动模糊的效果,因为它会先于时间发生,因此没有得到很好的建模。<br>
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