MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2090953993 · doi:10.1016/j.cub.2013.04.055

Norm-Based Coding of Voice Identity in Human Auditory Cortex

2013· article· en· W2090953993 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésBiologyAuditory cortexNorm (philosophy)Neuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Listeners exploit small interindividual variations around a generic acoustical structure to discriminate and identify individuals from their voice—a key requirement for social interactions. The human brain contains temporal voice areas (TVA) [1Belin P. Zatorre R.J. Lafaille P. Ahad P. Pike B. Voice-selective areas in human auditory cortex.Nature. 2000; 403: 309-312Crossref PubMed Scopus (1314) Google Scholar] involved in an acoustic-based representation of voice identity [2Charest I. Pernet C. Latinus M. Crabbe F. Belin P. Cerebral Processing of Voice Gender Studied Using a Continuous Carryover fMRI Design.Cereb. Cortex. 2013; 23: 958-966Crossref PubMed Scopus (37) Google Scholar, 3Latinus M. Crabbe F. Belin P. Learning-induced changes in the cerebral processing of voice identity.Cereb. Cortex. 2011; 21: 2820-2828Crossref PubMed Scopus (55) Google Scholar, 4Andics A. McQueen J.M. Petersson K.M. Gál V. Rudas G. Vidnyánszky Z. Neural mechanisms for voice recognition.Neuroimage. 2010; 52: 1528-1540Crossref PubMed Scopus (119) Google Scholar, 5Formisano E. De Martino F. Bonte M. Goebel R. “Who” is saying “what”? Brain-based decoding of human voice and speech.Science. 2008; 322: 970-973Crossref PubMed Scopus (392) Google Scholar, 6von Kriegstein K. Eger E. Kleinschmidt A. Giraud A.L. Modulation of neural responses to speech by directing attention to voices or verbal content.Brain Res. Cogn. Brain Res. 2003; 17: 48-55Crossref PubMed Scopus (235) Google Scholar], but the underlying coding mechanisms remain unknown. Indirect evidence suggests that identity representation in these areas could rely on a norm-based coding mechanism [4Andics A. McQueen J.M. Petersson K.M. Gál V. Rudas G. Vidnyánszky Z. Neural mechanisms for voice recognition.Neuroimage. 2010; 52: 1528-1540Crossref PubMed Scopus (119) Google Scholar, 7Papcun G. Kreiman J. Davis A. Long-term memory for unfamiliar voices.J. Acoust. Soc. Am. 1989; 85: 913-925Crossref PubMed Scopus (74) Google Scholar, 8Bruckert L. Bestelmeyer P. Latinus M. Rouger J. Charest I. Rousselet G.A. Kawahara H. Belin P. Vocal attractiveness increases by averaging.Curr. Biol. 2010; 20: 116-120Abstract Full Text Full Text PDF PubMed Scopus (101) Google Scholar, 9Bestelmeyer P.E. Latinus M. Bruckert L. Rouger J. Crabbe F. Belin P. Implicitly perceived vocal attractiveness modulates prefrontal cortex activity.Cereb. Cortex. 2012; 22: 1263-1270Crossref PubMed Scopus (30) Google Scholar, 10Latinus M. Belin P. Anti-voice adaptation suggests prototype-based coding of voice identity.Front Psychol. 2011; 2: 175Crossref PubMed Scopus (42) Google Scholar, 11Lavner Y. Rosenhouse J. Gath I. The Prototype Model in Speaker Identification by Human Listeners.Int. J. Speech Technol. 2001; 4: 63-74Crossref Scopus (33) Google Scholar]. Here, we show by using fMRI that voice identity is coded in the TVA as a function of acoustical distance to two internal voice prototypes (one male, one female)—approximated here by averaging a large number of same-gender voices by using morphing [12Kawahara, H., and Matsui, H. (2003). Auditory morphing based on an elastic perceptual distance metric in an interference-free time-frequency representation. In IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing., Volume 1. pp. I-256-I-259 vol.251.Google Scholar]. Voices more distant from their prototype are perceived as more distinctive and elicit greater neuronal activity in voice-sensitive cortex than closer voices—a phenomenon not merely explained by neuronal adaptation [13Kahn D.A. Aguirre G.K. Confounding of norm-based and adaptation effects in brain responses.Neuroimage. 2012; 60: 2294-2299Crossref PubMed Scopus (16) Google Scholar, 14Grill-Spector K. Henson R. Martin A. Repetition and the brain: neural models of stimulus-specific effects.Trends Cogn. Sci. 2006; 10: 14-23Abstract Full Text Full Text PDF PubMed Scopus (1694) Google Scholar]. Moreover, explicit manipulations of distance-to-mean by morphing voices toward (or away from) their prototype elicit reduced (or enhanced) neuronal activity. These results indicate that voice-sensitive cortex integrates relevant acoustical features into a complex representation referenced to idealized male and female voice prototypes. More generally, they shed light on remarkable similarities in cerebral representations of facial and vocal identity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle