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Blair Kaneshiro, Duc T. Nguyen, Anthony M. Norcia, Jacek P. Dmochowski和Jonathan Berger是这项研究的主要作者，他们分别隶属于斯坦福大学计算机音乐与声学研究中心、语言与信息研究中心、医学院耳鼻喉科头颈外科系以及心理学系。该研究发表于《NeuroImage》期刊2020年的一期。

本研究的学术背景主要涉及神经科学领域，特别是关于自然刺激（如音乐）如何影响大脑活动的研究。过去的研究表明，在观看或聆听自然刺激时，多个受试者的大脑活动会同步，这种现象被称为“参与”状态。然而，对于音乐这种具有时间结构的刺激物，其对大脑活动的影响尚不完全清楚。因此，本研究旨在通过记录EEG响应来调查自然音乐聆听过程中神经相关性，并探讨音乐感知中“参与”与“享受”的区别。

本研究包括以下详细的工作流程：首先，选择了四首在宝莱坞电影中广泛流行的歌曲作为实验材料，这些歌曲经过了三种不同的时间扰乱处理，分别是小节打乱、时间反转和相位随机化。其次，共招募了48名成年听众，每位参与者聆听了16种不同条件下的刺激物，每种刺激物重复两次，共计24次试验。在每次试验中，记录了参与者的EEG响应，并要求他们在听完每个片段后进行行为评分。实验过程中，参与者被指示注意听并注视电脑屏幕上的固定十字，以减少视觉干扰。

数据处理和分析阶段包含多个步骤。首先，使用可靠的成分分析（Reliable Components Analysis, RCA）对EEG数据进行空间滤波，以降低数据维度并提取最大相关成分（RC1）。随后，计算了时间域和频率域中的跨受试者相关性（Inter-Subject Correlation, ISC）和刺激-响应相关性（Stimulus-Response Correlation, SRC）。此外，还进行了相干性分析（Coherence Analysis），以识别与音乐节拍相关的频域相关性。所有数据分析均使用MATLAB软件完成，包括独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）去除眼动伪迹、零相位带通滤波器预处理EEG信号等。

研究的主要结果如下：首先，保留基本音乐特征（如节奏和旋律）的刺激物引发了显著的行为评分和神经相关性，而相位随机化的控制组则没有。具体而言，完整版本的歌曲获得了最高的行为评分，但时间域相关性最高的是小节打乱版本的歌曲。这表明，尽管未编辑的歌曲自报最为愉悦，但时间域相关性却在小节打乱版本中达到峰值。其次，频率域的相关性（相干性）在与音乐节拍相关的频率处达到峰值，但这些频谱峰值的幅度并不能解释观察到的时间域相关性。最后，刺激-响应相关性和跨受试者相关性在频域中的相关性更高，SRC能够解释ISC方差的59%。

本研究得出的结论是，自然音乐能够引发显著的跨受试者和刺激-响应相关性，且音乐“参与”的神经相关性可能与“享受”不同。这一发现不仅丰富了对音乐聆听过程中神经相关性的理解，还为未来研究提供了新的方向，即进一步澄清神经相关性、参与和享受之间的关系。从科学价值上看，本研究为音乐感知的神经机制提供了新的见解；从应用价值上看，这些发现有助于开发更有效的脑机接口技术和音乐疗法。

本研究的亮点在于：首次采用EEG相关性技术同时研究时间域和频率域中的自然音乐处理；首次将相干性方法应用于识别自然音乐响应中的相关频率；创新性地设计了一套统一的分析流程，使得这些技术可以在一组空间滤波的EEG激活上部署。此外，研究对象的选择（新颖的宝莱坞音乐作品）和实验设计（多种时间扰乱处理）也为研究增加了独特性。

其他有价值的内容包括：研究发现，即使是单次聆听，也能获得显著相关的EEG响应，但在第二次呈现刺激物时，ISC和SRC显著下降，而行为评分则保持不变。这一结果进一步将时间域神经相关性与行为和频率域测量区分开来。此外，研究还探讨了歌词对音乐享受的影响，指出未来研究应考虑参与者能够理解的歌词的具体影响。