Neural Processing of Musical and Vocal Emotions Through Cochlear Implants Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Cochlear implants (CIs) partially restore the sense of hearing in the deaf. However, the ability to recognize emotions in speech and music is reduced due to the implant's electrical signal limitations and the patient's altered neural pathways. Electrophysiological correlations of these limitations are not yet well established. Here we aimed to characterize the effect of CIs on auditory emotion processing and, for the first time, directly compare vocal and musical emotion processing through a CI-simulator. We recorded 16 normal hearing participants' electroencephalographic activity while listening to vocal and musical emotional bursts in their original form and in a degraded (CI-simulated) condition. We found prolonged P50 latency and reduced N100-P200 complex amplitude in the CI-simulated condition. This points to a limitation in encoding sound signals processed through CI simulation. When comparing the processing of vocal and musical bursts, we found a delay in latency with the musical bursts compared to the vocal bursts in both conditions (original and CI-simulated). This suggests that despite the cochlear implants' limitations, the auditory cortex can distinguish between vocal and musical stimuli. In addition, it adds to the literature supporting the complexity of musical emotion. Replicating this study with actual CI users might lead to characterizing emotional processing in CI users and could ultimately help develop optimal rehabilitation programs or device processing strategies to improve CI users' quality of life.
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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 ».