本研究对普通话阳平和上声的感知空间进行了探索。实验1和实验2考察了几个与基频曲线相关的声学参数对阳平-上声辨别的影响,并将其模型化。这几个声学参数是基频拐点在时域的绝对位置(即基频下降段的时长T_t)、基频下降段的下降量(F0_△)、音节时长和先行音节的调域高度。实验构造了三个声调样本刺激矩阵供被试对音节样本进行辨别,各矩阵参数沿T_t和F0_△这两个维度变化。实验1中矩阵1、2的T_t相同,而矩阵1、3的T_t/T_d相同。实验2使用同一个目标矩阵,目标刺激出现之前出现调域不同的先行音节。统计样本被辨别为阳平的概率作为辨别分数(P_I)。对各矩阵的平均P_I进行重复测量方差分析,并对P_I和不同的自变量进行逻辑斯蒂回归。结果显示：(1)T_t和F0_△都与P_I负相关,两者有近似线性的交互作用；(2)T_t和T_tr都对P_I有负作用,并且两者必须被处理为独立的自变量；(3)先行调域的负作用得到了验证,但是它是以二次倒数的形式起作用的。实验3考查了声调的辨别函数和区分函数在上述两个声学连续所构成的感知空间中的相关性,并测试了语音辨别和范畴优度对感知差异的影响。结果,辨别函数可以显著地由区分函数预测。最优样本散布在范畴内部通常不是惟一的,这说明范畴内并不存在惟一的与众不同的原型(Prototype)。多维尺度分析显示阳平范畴内的样本彼此相似,而上声样本各不相同。优度对阳平样本之间的感知距离有显著的贡献,但是对上声样本之间的感知距离没有显著影响。普通话阳平和上声范畴的内部结构不同。在现象的描述和解释方面,研究在严格控制相关变量的条件下建立了回归模型,厘清了基频曲线因素在阳平一上声辨别中的作用,通过实验发现基频下降段的绝对时长和相对时长都对阳平一上声的辨别起独立作用,先行音节的调域高度可以造成范畴边界移动,并将时长因素和基频高低的各种交互作用纳入模型。研究考察了阳平和上声范畴的内部结构,发现阳平范畴和上声范畴具有不同的内部结构。在理论探讨方面,本研究推广了范畴感知范式,将多个声学维度纳入讨论,运用逻辑斯蒂回归在多个声学参数和声调辨别之间建立模型；研究对范畴内“原型”假说进行了考察,证明声调范畴内并没有固定的所谓“原型”：研究同时验证了优度打分对揭示范畴内部结构和预测范畴内感知距离不可替代的作用,支持了优度打分作为声调感知测量方式的重要性。