Temporal Codes for Amplitude Contrast in Auditory Cortex
Notice bibliographique
Résumé
The encoding of sound level is fundamental to auditory signal processing, and the temporal information present in amplitude modulation is crucial to the complex signals used for communication sounds, including human speech. The modulation transfer function, which measures the minimum detectable modulation depth across modulation frequency, has been shown to predict speech intelligibility performance in a range of adverse listening conditions and hearing impairments, and even for users of cochlear implants. We presented sinusoidal amplitude modulation (SAM) tones of varying modulation depths to awake macaque monkeys while measuring the responses of neurons in the auditory core. Using spike train classification methods, we found that thresholds for modulation depth detection and discrimination in the most sensitive units are comparable to psychophysical thresholds when precise temporal discharge patterns rather than average firing rates are considered. Moreover, spike timing information was also superior to average rate information when discriminating static pure tones varying in level but with similar envelopes. The limited utility of average firing rate information in many units also limited the utility of standard measures of sound level tuning, such as the rate level function (RLF), in predicting cortical responses to dynamic signals like SAM. Response modulation typically exceeded that predicted by the slope of the RLF by large factors. The decoupling of the cortical encoding of SAM and static tones indicates that enhancing the representation of acoustic contrast is a cardinal feature of the ascending auditory pathway.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».