Similar abilities of musicians and non-musicians to segregate voices by fundamental frequency
Notice bibliographique
Résumé
Musicians can sometimes achieve better speech recognition in noisy backgrounds than non-musicians, a phenomenon referred to as the "musician advantage effect." In addition, musicians are known to possess a finer sense of pitch than non-musicians. The present study examined the hypothesis that the latter fact could explain the former. Four experiments measured speech reception threshold for a target voice against speech or non-speech maskers. Although differences in fundamental frequency (ΔF0s) were shown to be beneficial even when presented to opposite ears (experiment 1), the authors' attempt to maximize their use by directing the listener's attention to the target F0 led to unexpected impairments (experiment 2) and the authors' attempt to hinder their use by generating uncertainty about the competing F0s led to practically negligible effects (experiments 3 and 4). The benefits drawn from ΔF0s showed surprisingly little malleability for a cue that can be used in the complete absence of energetic masking. In half of the experiments, musicians obtained better thresholds than non-musicians, particularly in speech-on-speech conditions, but they did not reliably obtain larger ΔF0 benefits. Thus, the data do not support the hypothesis that the musician advantage effect is based on greater ability to exploit ΔF0s.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».