Sequencing at the syllabic and supra-syllabic levels during speech perception: an fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
The processing of fluent speech involves complex computational steps that begin with the segmentation of the continuous flow of speech sounds into syllables and words. One question that naturally arises pertains to the type of syllabic information that speech processes act upon. Here, we used functional magnetic resonance imaging to profile regions, using a combination of whole-brain and exploratory anatomical region-of-interest (ROI) approaches, that were sensitive to syllabic information during speech perception by parametrically manipulating syllabic complexity along two dimensions: (1) individual syllable complexity, and (2) sequence complexity (supra-syllabic). We manipulated the complexity of the syllable by using the simplest syllable template-a consonant and vowel (CV)-and inserting an additional consonant to create a complex onset (CCV). The supra-syllabic complexity was manipulated by creating sequences composed of the same syllable repeated six times (e.g., /pa-pa-pa-pa-pa-pa/) and sequences of three different syllables each repeated twice (e.g., /pa-ta-ka-pa-ta-ka/). This parametrical design allowed us to identify brain regions sensitive to (1) syllabic complexity independent of supra-syllabic complexity, (2) supra-syllabic complexity independent of syllabic complexity and, (3) both syllabic and supra-syllabic complexity. High-resolution scans were acquired for 15 healthy adults. An exploratory anatomical ROI analysis of the supratemporal plane (STP) identified bilateral regions within the anterior two-third of the planum temporale, the primary auditory cortices as well as the anterior two-third of the superior temporal gyrus that showed different patterns of sensitivity to syllabic and supra-syllabic information. These findings demonstrate that during passive listening of syllable sequences, sublexical information is processed automatically, and sensitivity to syllabic and supra-syllabic information is localized almost exclusively within the STP.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».