Musical expertise and concurrent sound segregation
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence suggesting that musical training can improve performance in various auditory perceptual tasks. These improvements can be paralleled by changes in scalp recorded auditory evoked potentials (AEPs). The present study examined whether musical training modulates the ability to segregate concurrent auditory objects using behavioral measures and AEPs. Expert musicians and nonmusicians were presented with complex sounds comprised of six harmonics (220, 440, 660 Hz, etc.). The third harmonic was either tuned or mistuned by 1%–16% of its original value. Mistuning a component of a harmonic complex results in the precept of a second auditory object. Stimuli were presented passively (no response) and actively (participants responded by indicating if they heard one sound or two sounds). Behaviorally both musicians and nonmusicians perceived a second auditory object at similar levels of mistuning. In both groups, complex sounds generated N1 and P2 waves at fronto-central scalp regions. The perception of concurrent auditory objects was paralleled by an increased negativity around 150 ms post-stimulus onset. This increased negativity is referred to as object-related negativity (ORN). Small differences between musicians and nonmusicians were noted in the ORN. The implication of these results will be discussed in terms of current auditory scene analysis theory.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 ».