The Impact of Musicianship on the Cortical Mechanisms Related to Separating Speech from Background Noise
Notice bibliographique
Résumé
Musicians have enhanced auditory processing abilities. In some studies, these abilities are paralleled by an improved understanding of speech in noisy environments, partially due to more robust encoding of speech signals in noise at the level of the brainstem. Little is known about the impact of musicianship on attention-dependent cortical activity related to lexical access during a speech-in-noise task. To address this issue, we presented musicians and nonmusicians with single words mixed with three levels of background noise, across two conditions, while monitoring electrical brain activity. In the active condition, listeners repeated the words aloud, and in the passive condition, they ignored the words and watched a silent film. When background noise was most intense, musicians repeated more words correctly compared with nonmusicians. Auditory evoked responses were attenuated and delayed with the addition of background noise. In musicians, P1 amplitude was marginally enhanced during active listening and was related to task performance in the most difficult listening condition. By comparing ERPs from the active and passive conditions, we isolated an N400 related to lexical access. The amplitude of the N400 was not influenced by the level of background noise in musicians, whereas N400 amplitude increased with the level of background noise in nonmusicians. In nonmusicians, the increase in N400 amplitude was related to a reduction in task performance. In musicians only, there was a rightward shift of the sources contributing to the N400 as the level of background noise increased. This pattern of results supports the hypothesis that encoding of speech in noise is more robust in musicians and suggests that this facilitates lexical access. Moreover, the shift in sources suggests that musicians, to a greater extent than nonmusicians, may increasingly rely on acoustic cues to understand speech in noise.
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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 | 0,002 | 0,025 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».