听觉诱发电位:锁定于口语非词对中第二个非词

该数据集包含24名英语单语成人和24名波兰语-英语双语成人的听觉诱发电位(AEPs)数据。参与者在被动聆听和主动注意两种条件下听取相同或不同的口语非词对,主动条件下需对第二个非词进行音节数量判断

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时间序列分类OtherAuditory Evoked Potentials
Auditory Evoked Potentials Time-Locked to the Second Nonword within Spoken Nonword Pairs

基本信息

模态
时间序列
大小
0.750815489 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

听觉诱发电位:锁定于口语非词对中第二个非词

Auditory Evoked Potentials Time-Locked to the Second Nonword within Spoken Nonword Pairs

该数据集包含24名英语单语成人和24名波兰语-英语双语成人的听觉诱发电位(AEPs)数据。参与者在被动聆听和主动注意两种条件下听取相同或不同的口语非词对,主动条件下需对第二个非词进行音节数量判断。测试分不同日期进行,间隔至少2个月(平均5个月)。数据可用于研究双语与单语者在语音加工中的神经电生理差异及注意调控机制(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):听觉诱发电位(AEPS)采集自24名英语单语成人和24名波兰语-英语双语成人。参与者在两种平衡的聆听条件下听取相同和不同的口语非词对:被动聆听(无任务)和注意(有任务)聆听条件。在被动条件下,参与者被指示聆听刺激。在注意条件下,参与者对非词对中的第二个非词执行音节识别任务。参与者判断第二个非词是双音节还是三音节。测试会话在不同日期进行,间隔至少2个月(平均五个月)。每个语言组中有一半参与者(12名英语母语者和12名波兰语母语者)将被动聆听条件作为第一次测试会话,将注意(有任务)条件作为

【主题与分类】

主题标签:Other、Auditory Evoked Potentials。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/M9QFIG

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源站:https://doi.org/10.7910/DVN/M9QFIG

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 750.8 MB。

数据说明

从24名英语单语者和24名波兰语-英语双语成人中获取了听觉诱发电位(AEPs)。参与者在两种平衡的聆听条件下收听相同和不同的非词对:被动聆听(无任务)和注意聆听(有任务)。在被动条件下,参与者被指示聆听刺激。在注意条件下,参与者对非词对中的第二个非词执行音节识别任务。参与者判断第二个非词是双音节还是三音节。测试会话在不同的日子进行,间隔至少2个月(平均五个月)。每个语言组中有一半参与者(12名英语母语者和12名波兰语母语者)将被动聆听条件作为第一次测试会话,将注意(有任务)条件作为第二次测试会话(被动1-注意2组),每个语言组中剩余一半参与者将注意(有任务)条件作为第一次测试会话,将被动聆听条件作为第二次测试会话(注意1-被动2组)。

每次测试间隔至少两个月(平均五个月)。非词(无意义的词)具有母语和非母语的首音,并且在非词对的语境中,对比了首音/pt/与/pət/以及/st/与/sət/。首音中的元音是央元音,一个短元音。所有首音都出现在波兰语和英语中,除了/pt/从未出现在英语首音中。本研究的听觉诱发电位与口语非词对中的第二个非词进行时间锁定。刺激材料由一名男性波兰语-英语双语者自然发出,他在6岁时随家人来到美国。560个刺激对的列表可在Wagner, M. et al., (2023) Neuropsychologia(补充内容,附录A)中找到。脑电图使用64通道

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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