From fragments to the whole: a comparison between cochlear implant users and normal-hearing listeners in music perception and enjoyment.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cochlear implants (CIs) allow many profoundly deaf individuals to regain speech understanding. However, the ability to understand speech does not necessarily guarantee music enjoyment. Enabling a CI user to recover the ability to perceive and enjoy the complexity of music remains a challenge determined by many factors. OBJECTIVES: (1) To construct a novel, attention-based, diagnostic software tool (Music EAR) for the assessment of music enjoyment and perception and (2) to compare the results among three listener groups. METHODS: Thirty-six subjects completed the Music EAR assessment tool: 12 normal-hearing musicians (NHMs), 12 normal-hearing nonmusicians (NHnMs), and 12 CI listeners. Subjects were required to (1) rate enjoyment of musical excerpts at three complexity levels; (2) differentiate five instrumental timbres; (3) recognize pitch pattern variation; and (4) identify target musical patterns embedded holistically in a melody. RESULTS: Enjoyment scores for CI users were comparable to those for NHMs and superior to those for NHnMs and revealed that implantees enjoyed classical music most. CI users performed significantly poorer in all categories of music perception compared to normal-hearing listeners. Overall CI user scores were lowest in those tasks requiring increased attention. Two high-performing subjects matched or outperformed NHnMs in pitch and timbre perception tasks. CONCLUSIONS: The Music EAR assessment tool provides a unique approach to the measurement of music perception and enjoyment in CI users. Together with auditory training evidence, the results provide considerable hope for further recovery of music appreciation through methodical rehabilitation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».