Effect of attentional load on audiovisual speech perception: evidence from ERPs
Notice bibliographique
Résumé
Seeing articulatory movements influences perception of auditory speech. This is often reflected in a shortened latency of auditory event-related potentials (ERPs) generated in the auditory cortex. The present study addressed whether this early neural correlate of audiovisual interaction is modulated by attention. We recorded ERPs in 15 subjects while they were presented with auditory, visual, and audiovisual spoken syllables. Audiovisual stimuli consisted of incongruent auditory and visual components known to elicit a McGurk effect, i.e., a visually driven alteration in the auditory speech percept. In a Dual task condition, participants were asked to identify spoken syllables whilst monitoring a rapid visual stream of pictures for targets, i.e., they had to divide their attention. In a Single task condition, participants identified the syllables without any other tasks, i.e., they were asked to ignore the pictures and focus their attention fully on the spoken syllables. The McGurk effect was weaker in the Dual task than in the Single task condition, indicating an effect of attentional load on audiovisual speech perception. Early auditory ERP components, N1 and P2, peaked earlier to audiovisual stimuli than to auditory stimuli when attention was fully focused on syllables, indicating neurophysiological audiovisual interaction. This latency decrement was reduced when attention was loaded, suggesting that attention influences early neural processing of audiovisual speech. We conclude that reduced attention weakens the interaction between vision and audition in speech.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».