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Enregistrement W1986560088 · doi:10.1121/1.3270391

An acoustical study of vocal pitch matching in congenital amusia

2010· article· en· W1986560088 sur OpenAlexafffund
Sean Hutchins, Jean Mary Zarate, Robert J. Zatorre, Isabelle Peretz

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalUniversité de MontréalMcGill UniversityInternational Laboratory for Brain, Music and Sound Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMatching (statistics)Pitch perceptionSingingPerceptionAudiologyAcousticsSpeech recognitionPitch (Music)PsychologyComputer scienceMathematicsPhysicsStatisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vocal pitch matching is a foundational skill for singing and is an interesting place to study the relationship between pitch perception and production. To better understand this relationship, we assessed pitch-matching abilities in congenital amusics, who have documented disabilities in pitch perception, and in matched controls under normal, masked, and guided feedback conditions. Their vocal productions were analyzed for fundamental frequency and showed that amusics were significantly less accurate at pitch matching than the controls. However, five of the six amusics showed a significant correlation between their produced pitches and the target pitch. Feedback condition had no effect on pitch-matching accuracy. These results show impaired vocal pitch-matching abilities in amusics but also show a relationship between perceived and produced pitches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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