在人类语言的日常交流中，语音流往往是连续的，缺乏物理上的明确停顿。为了准确识别词汇，大脑必须执行一种精密的“语音分割”过程。在人类语言学研究中，人们早就发现，相较于包含更多能量、负责情感与音调的元音，辅音在识别词汇边界方面承担了关键的统计信息负载。长期以来，学术界一直在争论这种“辅音偏好”是人类语言习得过程中的特有产物，还是哺乳动物更古老的听觉能力。

近期，研究人员Boglárka Morvai及其团队通过一项前沿的脑电图（EEG）研究，为这一问题提供了有力证据。研究团队对比分析了20名成年志愿者与20只伴侣犬在听取连续语音流时的神经反应。为了排除干扰，研究人员设计了三种听觉情境：辅音结构流（通过辅音规律定义词汇边界）、元音结构流（通过元音规律定义词汇边界）以及随机语音流。

实验设置了一个关键变量：即便是元音的响度和声学能量明显高于辅音，研究数据依然显示，犬类大脑与人类大脑表现出高度一致的选择性——它们均优先追踪由辅音定义的统计规律来识辨词汇边界。这意味着犬类大脑并非简单地对响度做出反应，而是主动通过辅音这种更可靠的统计标记来分割语流。

值得注意的是，研究团队还考察了犬类早期接触人类语言的程度，发现这一“辅音偏好”在语言暴露较少的犬只中同样稳固。这进一步证实了，该机制并不依赖于正式的语言训练，而是基于基础的统计学习能力（statistical learning），即大脑捕捉声音序列中重复概率的能力。

研究者指出，犬类的这一听觉特性可能源于两万年来与人类共同进化所带来的选择压力，也可能是一种先于人类驯化而存在、广泛存在于哺乳动物中的古老听觉遗传机制。无论起源如何，这一发现彻底打破了“语音分割策略仅为人类语言独有”的传统观点，表明“人类最好的朋友”在解析声音时，其大脑运算逻辑远比我们预想的更接近人类。