Distributed Neural Representations of Phonological Features during Speech Perception
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental goal of the human auditory system is to map complex acoustic signals onto stable internal representations of the basic sound patterns of speech. Phonemes and the distinctive features that they comprise constitute the basic building blocks from which higher-level linguistic representations, such as words and sentences, are formed. Although the neural structures underlying phonemic representations have been well studied, there is considerable debate regarding frontal-motor cortical contributions to speech as well as the extent of lateralization of phonological representations within auditory cortex. Here we used functional magnetic resonance imaging (fMRI) and multivoxel pattern analysis to investigate the distributed patterns of activation that are associated with the categorical and perceptual similarity structure of 16 consonant exemplars in the English language used in Miller and Nicely's (1955) classic study of acoustic confusability. Participants performed an incidental task while listening to phonemes in the MRI scanner. Neural activity in bilateral anterior superior temporal gyrus and supratemporal plane was correlated with the first two components derived from a multidimensional scaling analysis of a behaviorally derived confusability matrix. We further showed that neural representations corresponding to the categorical features of voicing, manner of articulation, and place of articulation were widely distributed throughout bilateral primary, secondary, and association areas of the superior temporal cortex, but not motor cortex. Although classification of phonological features was generally bilateral, we found that multivariate pattern information was moderately stronger in the left compared with the right hemisphere for place but not for voicing or manner of articulation.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».