Effortful Listening: The Processing of Degraded Speech Depends Critically on Attention
Notice bibliographique
Résumé
The conditions of everyday life are such that people often hear speech that has been degraded (e.g., by background noise or electronic transmission) or when they are distracted by other tasks. However, it remains unclear what role attention plays in processing speech that is difficult to understand. In the current study, we used functional magnetic resonance imaging to assess the degree to which spoken sentences were processed under distraction, and whether this depended on the acoustic quality (intelligibility) of the speech. On every trial, adult human participants attended to one of three simultaneously presented stimuli: a sentence (at one of four acoustic clarity levels), an auditory distracter, or a visual distracter. A postscan recognition test showed that clear speech was processed even when not attended, but that attention greatly enhanced the processing of degraded speech. Furthermore, speech-sensitive cortex could be parcellated according to how speech-evoked responses were modulated by attention. Responses in auditory cortex and areas along the superior temporal sulcus (STS) took the same form regardless of attention, although responses to distorted speech in portions of both posterior and anterior STS were enhanced under directed attention. In contrast, frontal regions, including left inferior frontal gyrus, were only engaged when listeners were attending to speech and these regions exhibited elevated responses to degraded, compared with clear, speech. We suggest this response is a neural marker of effortful listening. Together, our results suggest that attention enhances the processing of degraded speech by engaging higher-order mechanisms that modulate perceptual auditory processing.
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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) | 0,001 | 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 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 ».