Neural Correlates of Speech Segregation Based on Formant Frequencies of Adjacent Vowels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The neural substrates by which speech sounds are perceptually segregated into distinct streams are poorly understood. Here, we recorded high-density scalp event-related potentials (ERPs) while participants were presented with a cyclic pattern of three vowel sounds (/ee/-/ae/-/ee/). Each trial consisted of an adaptation sequence, which could have either a small, intermediate, or large difference in first formant (Δf1) as well as a test sequence, in which Δf1 was always intermediate. For the adaptation sequence, participants tended to hear two streams (“streaming”) when Δf1 was intermediate or large compared to when it was small. For the test sequence, in which Δf1 was always intermediate, the pattern was usually reversed, with participants hearing a single stream with increasing Δf1 in the adaptation sequences. During the adaptation sequence, Δf1-related brain activity was found between 100–250 ms after the /ae/ vowel over fronto-central and left temporal areas, consistent with generation in auditory cortex. For the test sequence, prior stimulus modulated ERP amplitude between 20–150 ms over left fronto-central scalp region. Our results demonstrate that the proximity of formants between adjacent vowels is an important factor in the perceptual organization of speech, and reveal a widely distributed neural network supporting perceptual grouping of speech sounds.
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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 | 0,002 |
| 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 ».