人們說錯話時似乎很多時候有這樣的情況：前一個字的聲母與後一個字的韻母相連。這是什麼原因？

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謝 @張文治 喵。

題主所說的，算是slip of the tongue（口誤）里一種比較典型的形態了，但是和韓喬生那種「也許觀眾朋友們剛剛打開電梯」的不一樣，這種口誤更像是其英語名稱所說的那樣，「舌頭滑了」，或者按照帝都人習慣的說法——「嘴瓢了」。這樣的情形大多發生在一個詞內，如題主所舉例子「瀾（讀如「郎」）滄江」、「重鑄（讀如「族」去聲）組」，或者如我媽好幾次都說不準的「委內（讀如「累」；我媽的齒齦音沒有問題，只是在這個詞上老出現毛病，排除口音問題）瑞拉」，再或者我曾經聽到的某位倒霉的國航乘務長所說的「鳳（讀如「哄」去聲）凰知音」。漢語的很多繞口令也都是基於易於產生口誤的配對組成的。

在英語里自然也有這一類的現象，有些體現為不自覺的輔音同化，如Sue"s shoes被念成類似於Shu"s shoes或Sue"sh shoes的情況，也有些是兩詞韻尾的交換，比如著名的Spoonerism經典句「Our queer old dean」（原句應為Our dear old queen）。

如果想尋找有關研究的話，搜「口誤」或者「slip of the tongue」，應該都能在某個小分類里找到它。北美研究口誤第一人Victoria Fromkin曾經對這種現象做過比較全面的調查，基本可以分類為如下幾種：Victoria Fromkin。具體可以參照她編寫的Errors in linguistic performance: Slips of the tongue, ear, pen, and hand這本書。題主所問的以及我補充的例子，基本都屬於音系類口誤，也就是純粹發生在語音系統內部、不影響詞語表意且不涉及句法結構的錯誤。

至於音系類口誤反映出人類處理語言的某些特徵，我這裡還是直接照抄之前寫過的一段：

但是語音類的口誤不是隨機組合發生的，它的產生也遵循著一定規律。比如說，我們可以把「cat and dog」口誤成 「dat and
dog」、「gat and tog」 ，或者是首音交換成「dat and cog」，卻很少會把它口誤成「act and
dog」，更不可能把它說成一個英語里完全不存在的音。對於每一個語音，我們記住的不僅是它本身的聲音，同時也有它在該語言里用作區分的一系列音位特徵，比如說清濁、送氣、是否連續、是否鼻化等等，在一些口誤的情況里，實際上是這些特徵發生了錯亂，比如在「gat and
tog」里，就是清濁發生了交換。而且，我們在記住辭彙的發音時，並不是把幾個組成發音的語音一個個記錄下來，而是記住一個大概的輪廓和結構，所以在說錯的時候也只是在結構允許的範圍內出現變化。在發生互換口誤的時候，往往是在音節同一位置的音段發生交換，比如說完整的頭與頭互換、尾與尾互換，而不會發生頭與尾完全調換的情況，也不會把頭切掉一半放在另一個詞的另一半頭上。同時，在口誤的情況里，語調和聲調在一個相對獨立、不受單詞結構影響的層面，英語中即使出現了口誤，整句話的語調也不會發生明顯的改變，而漢語交換字音的口誤里，同一聲調兩字出現口誤的比例也比不同聲調的兩字出現的比例要高，而即使單字出現口誤，通常也是聲母或韻母發生了變化，而聲調保持固定。這可以暗示一點：我們在安排自己的語音的時候，往往會預先對整句話的語調起伏和聲調分配有一個大致的印象。總之，口誤再怎麼出錯，也不會違反語音系統內部的種種制限，該不會出現的音還是不會出現，該不可能挨到一起的音也永遠不會挨到一起。儘管我們可以在讀音上錯得很離譜，但從語音系統內部的規則來看，我們怎麼都不會越過禁忌的那條線。

簡而言之，可以總結為如下幾點：

• 人對單獨語音的記憶不是完全確切的，而是依靠音位特徵對立的；
• 人對單詞語音的記憶也不是完全確切的，而是「輪廓性」的；
• 相鄰辭彙的發音可以出現同化現象，從而影響變換字音，導致口誤；
• 聲調/語調和具體發音是分離的，產生口誤的時候也會剝離。

同時，還有一點有趣的地方，人在說話的時候，會有隨時監聽自己所說的話的現象，而且對一個詞的監聽比自己的發音時間略有延遲。這也就是為什麼我們會有「話說出口想一想才覺得不對」的情況。具體的實驗論文我突然找不到了，如果哪天能想起來再補上；大概是這樣的一種現象：讓被試朗讀一段文字，同時在記錄下被試的說話語音之後延遲500毫秒左右開始播放，被試將會受到明顯的干擾，最嚴重的時候會無法說出完整的句子。（現實生活里，如果電話線路不好，我們也有可能會在話筒里聽到自己延遲的聲音，有些人為此會感到非常暴躁，連話都說不清楚。）這就是因為我們的監聽過程被打斷了，從而失去了正常的對自己語音的控制。

大概這樣能稍微解釋清楚一點？我所知道的也就是這麼多了……

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找到了這個 但似乎還是不太一樣 而且給的例子也沒看懂…… 解釋一下這個也可以= =

還有這個

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