Speech motor learning alters auditory and somatosensory event-related potentials
Notice bibliographique
Résumé
Speech motor learning is dependent upon changes to motor function, but it also results in changes to sensory systems. However, the neural mechanisms of sensory plasticity associated with speech motor learning are little understood. We here examined whether auditory and somatosensory cortical processes are changed in conjunction with speech motor learning. We tested native speakers of American English. Altered auditory feedback (AAF) training was used as a motor learning task. As subjects repeated aloud the speech utterance “head,” the produced sound was feedbacked through headphones while the first formant of /ea/ was gradually decreased over 50 repetitions and held at a maximum change for 110 repetitions. In order to evaluate the effects of the resulting adaptation on cortical sensory processes, we recorded auditory and somatosensory event-related potentials (ERPs) using 64-channel electroencephalography before and after AAF training. Auditory ERPs were elicited by using the synthesized vowel sound “e.” Somatosensory ERPs were elicited by facial skin deformation. We found changes to auditory and somatosensory ERPs following AAF training in individuals who showed adaptation to altered auditory feedback. The changes in ERPs were correlated with the amount of adaptation. This suggests that speech motor learning alters somatosensory and auditory cortical processing.
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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 ».