Musical Training Enhances Automatic Encoding of Melodic Contour and Interval Structure
Notice bibliographique
Résumé
In music, melodic information is thought to be encoded in two forms, a contour code (up/down pattern of pitch changes) and an interval code (pitch distances between successive notes). A recent study recording the mismatch negativity (MMN) evoked by pitch contour and interval deviations in simple melodies demonstrated that people with no formal music education process both contour and interval information in the auditory cortex automatically. However, it is still unclear whether musical experience enhances both strategies of melodic encoding. We designed stimuli to examine contour and interval information separately. In the contour condition there were eight different standard melodies (presented on 80% of trials), each consisting of five notes all ascending in pitch, and the corresponding deviant melodies (20%) were altered to descending on their final note. The interval condition used one five-note standard melody transposed to eight keys from trial to trial, and on deviant trials the last note was raised by one whole tone without changing the pitch contour. There was also a control condition, in which a standard tone (990.7 Hz) and a deviant tone (1111.0 Hz) were presented. The magnetic counterpart of the MMN (MMNm) from musicians and nonmusicians was obtained as the difference between the dipole moment in response to the standard and deviant trials recorded by magnetoencephalography. Significantly larger MMNm was present in musicians in both contour and interval conditions than in nonmusicians, whereas MMNm in the control condition was similar for both groups. The interval MMNm was larger than the contour MMNm in musicians. No hemispheric difference was found in either group. The results suggest that musical training enhances the ability to automatically register abstract changes in the relative pitch structure of melodies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».