Responses to cochlear normalized speech stimuli in the auditory nerve of cat
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies of auditory-nerve fiber (ANF) representation of vowels in cats and rodents (chinchillas and guinea pigs) have shown that, at amplitudes typical for conversational speech (60-70 dB), neuronal firing rate as a function of characteristic frequency alone provides a poor representation of spectral prominences (e.g., formants) of speech sounds. However, ANF rate representations may not be as inadequate as they appear. Here, it is investigated whether some of this apparent inadequacy owes to the mismatch between animal and human cochlear characteristics. For all animal models tested in earlier studies, the basilar membrane is shorter and encompasses a broader range of frequencies than that of humans. In this study, a customized speech synthesizer was used to create a rendition of the vowel [E] with formant spacing and bandwidths that fit the cat cochlea in proportion to the human cochlea. In these vowels, the spectral envelope is matched to cochlear distance rather than to frequency. Recordings of responses to this cochlear normalized [E] in auditory-nerve fibers of cats demonstrate that rate-based encoding of vowel sounds is capable of distinguishing spectral prominences even at 70-80-dB SPL. When cochlear dimensions are taken into account, rate encoding in ANF appears more informative than was previously believed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».