合成语音新闻的传播效果评测——关于语速影响的EEG证据

喻国明，教育部长江学者特聘教授、北京师范大学新闻传播学院学术委员会主任、认知神经科学与传播学创新实验室主任。
王文轩，中国人民大学新闻学院博士研究生。
冯菲，北京师范大学新闻传播学院博士研究生。
修利超，北京师范大学新闻传播学院认知神经科学与传播学创新实验室副主任。

一
引言
近年来，人工智能发展迅猛，与之相伴随的智能合成语音应用迅速普及，渗透到人们生活中的方方面面，如智能硬件设备的人机交互界面、视觉障碍人士的辅助软/硬件、文本信息的语音转换等等。日常接到的销售电话、网购咨询的客服、开车使用的导航、通勤路上听的新闻等等，都充斥着智能合成语音的身影，有些交互领域甚至只有合成语音没有真人语音，如汽车导航、智能音箱交互等。
技术的进步使得合成语音越来越逼近真人，如极高相似度的音色、真假难辨的语音语调，然而，收听时对“倍速”功能的频繁使用，又用技术扭曲了逼近真人的合成语音。由于声音传播具有的高弹性接收、低门槛接入、低成本制作等优势，语音产品早已“飞入寻常百姓家”。人们浸润其中，却对这种技术赋权的媒介——合成语音的影响知之甚少。那么，长期接受合成、加速的内容产品会对人们的使用体验产生哪些影响？其作用机制如何？即是本次研究聚焦的主题。
（一）LC4MP理论内涵与意义
Lang、Potter、Bolls、Schwartz等学者以及他们的学生开始了一系列媒介生理心理学实验，实验成果逐渐形成了涵盖内容丰富的LC4MP理论（Limited Capacity Model of Motivated Mediated Message Processing），即人类拥有的是一个有限的、不变的认知资源池，利用这一有限的资源池对信息进行动态的、平行的编码（encoding），储存（storage）和检索（retrieval）。由于个体认知资源有限，能够编码、储存和检索的信息存在一个上限，不可能对消息中的所有信息进行编码和储存，因此需要不断地选择要对哪部分内容进行编码、处理和储存；个体、媒介和内容都会影响认知资源的分配（Lang，Bolls，Potter & Kawahara，1999；