Concurrent Sound Segregation Is Enhanced in Musicians
Notice bibliographique
Résumé
The ability to segregate simultaneously occurring sounds is fundamental to auditory perception. Many studies have shown that musicians have enhanced auditory perceptual abilities; however, the impact of musical expertise on segregating concurrently occurring sounds is unknown. Therefore, we examined whether long-term musical training can improve listeners' ability to segregate sounds that occur simultaneously. Participants were presented with complex sounds that had either all harmonics in tune or the second harmonic mistuned by 1%, 2%, 4%, 8%, or 16% of its original value. The likelihood of hearing two sounds simultaneously increased with mistuning, and this effect was greater in musicians than nonmusicians. The segregation of the mistuned harmonic from the harmonic series was paralleled by an object-related negativity that was larger and peaked earlier in musicians. It also coincided with a late positive wave referred to as the P400 whose amplitude was larger in musicians than in nonmusicians. The behavioral and electrophysiological effects of musical expertise were specific to processing the mistuned harmonic as the N1, the N1c, and the P2 waves elicited by the tuned stimuli were comparable in both musicians and nonmusicians. These results demonstrate that listeners' ability to segregate concurrent sounds based on harmonicity is modulated by experience and provides a basis for further studies assessing the potential rehabilitative effects of musical training on solving complex scene analysis problems illustrated by the cocktail party example.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».