Attentional Selection in a Cocktail Party Environment Can Be Decoded from Single-Trial EEG
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
How humans solve the cocktail party problem remains unknown. However, progress has been made recently thanks to the realization that cortical activity tracks the amplitude envelope of speech. This has led to the development of regression methods for studying the neurophysiology of continuous speech. One such method, known as stimulus-reconstruction, has been successfully utilized with cortical surface recordings and magnetoencephalography (MEG). However, the former is invasive and gives a relatively restricted view of processing along the auditory hierarchy, whereas the latter is expensive and rare. Thus it would be extremely useful for research in many populations if stimulus-reconstruction was effective using electroencephalography (EEG), a widely available and inexpensive technology. Here we show that single-trial (≈60 s) unaveraged EEG data can be decoded to determine attentional selection in a naturalistic multispeaker environment. Furthermore, we show a significant correlation between our EEG-based measure of attention and performance on a high-level attention task. In addition, by attempting to decode attention at individual latencies, we identify neural processing at ∼200 ms as being critical for solving the cocktail party problem. These findings open up new avenues for studying the ongoing dynamics of cognition using EEG and for developing effective and natural brain-computer interfaces.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle