Automatic Encoding of Polyphonic Melodies in Musicians and Nonmusicians
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In music, multiple musical objects often overlap in time. Western polyphonic music contains multiple simultaneous melodic lines (referred to as "voices") of equal importance. Previous electrophysiological studies have shown that pitch changes in a single melody are automatically encoded in memory traces, as indexed by mismatch negativity (MMN) and its magnetic counterpart (MMNm), and that this encoding process is enhanced by musical experience. In the present study, we examined whether two simultaneous melodies in polyphonic music are represented as separate entities in the auditory memory trace. Musicians and untrained controls were tested in both magnetoencephalogram and behavioral sessions. Polyphonic stimuli were created by combining two melodies (A and B), each consisting of the same five notes but in a different order. Melody A was in the high voice and Melody B in the low voice in one condition, and this was reversed in the other condition. On 50% of trials, a deviant final (5th) note was played either in the high or in the low voice, and it either went outside the key of the melody or remained within the key. These four deviations occurred with equal probability of 12.5% each. Clear MMNm was obtained for most changes in both groups, despite the 50% deviance level, with a larger amplitude in musicians than in controls. The response pattern was consistent across groups, with larger MMNm for deviants in the high voice than in the low voice, and larger MMNm for in-key than out-of-key changes, despite better behavioral performance for out-of-key changes. The results suggest that melodic information in each voice in polyphonic music is encoded in the sensory memory trace, that the higher voice is more salient than the lower, and that tonality may be processed primarily at cognitive stages subsequent to MMN generation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle