Frequency tagging to track the neural processing of contrast in fast, continuous sound sequences
Notice bibliographique
Résumé
The human auditory system presents a remarkable ability to detect rapid changes in fast, continuous acoustic sequences, as best illustrated in speech and music. However, the neural processing of rapid auditory contrast remains largely unclear, probably due to the lack of methods to objectively dissociate the response components specifically related to the contrast from the other components in response to the sequence of fast continuous sounds. To overcome this issue, we tested a novel use of the frequency-tagging approach allowing contrast-specific neural responses to be tracked based on their expected frequencies. The EEG was recorded while participants listened to 40-s sequences of sounds presented at 8Hz. A tone or interaural time contrast was embedded every fifth sound (AAAAB), such that a response observed in the EEG at exactly 8 Hz/5 (1.6 Hz) or harmonics should be the signature of contrast processing by neural populations. Contrast-related responses were successfully identified, even in the case of very fine contrasts. Moreover, analysis of the time course of the responses revealed a stable amplitude over repetitions of the AAAAB patterns in the sequence, except for the response to perceptually salient contrasts that showed a buildup and decay across repetitions of the sounds. Overall, this new combination of frequency-tagging with an oddball design provides a valuable complement to the classic, transient, evoked potentials approach, especially in the context of rapid auditory information. Specifically, we provide objective evidence on the neural processing of contrast embedded in fast, continuous sound sequences. NEW & NOTEWORTHY Recent theories suggest that the basis of neurodevelopmental auditory disorders such as dyslexia might be an impaired processing of fast auditory changes, highlighting how the encoding of rapid acoustic information is critical for auditory communication. Here, we present a novel electrophysiological approach to capture in humans neural markers of contrasts in fast continuous tone sequences. Contrast-specific responses were successfully identified, even for very fine contrasts, providing direct insight on the encoding of rapid auditory information.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,002 | 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 ».