Human Auditory Cortex Activity Shows Additive Effects of Spectral and Spatial Cues during Speech Segregation
Notice bibliographique
Résumé
In noisy social gatherings, listeners perceptually integrate sounds originating from one person's voice (e.g., fundamental frequency (f(0)) and harmonics) at a particular location and segregate these from concurrent sounds of other talkers. Though increasing the spectral or the spatial distance between talkers promotes speech segregation, synergetic effects of spatial and spectral distances are less well understood. We studied how spectral and/or spatial distances between 2 simultaneously presented steady-state vowels contribute to perception and activation in auditory cortex using magnetoencephalography. Participants were more accurate in identifying both vowels when they differed in f(0) and location than when they differed in a single cue only or when they shared the same f(0) and location. The combined effect of f(0) and location differences closely matched the sum of single effects. The improvement in concurrent vowel identification coincided with an object-related negativity that peaked at about 140 ms after vowel onset. The combined effect of f(0) and location closely matched the sum of the single effects even though vowels with different f(0), location, or both generated different time courses of neuromagnetic activity. We propose that during auditory scene analysis, acoustic differences among the various sources are combined linearly to increase the perceptual distance between the co-occurring sound objects.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».