Pitch and Time Processing in Speech and Tones: The Effects of Musical Training and Attention
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Musical training is often linked to enhanced auditory discrimination, but the relative roles of pitch and time in music and speech are unclear. Moreover, it is unclear whether pitch and time processing are correlated across individuals and how they may be affected by attention. This study aimed to examine pitch and time processing in speech and tone sequences, taking musical training and attention into account. Method: Musicians (16) and nonmusicians (16) were asked to detect pitch or timing changes in speech and tone sequences and make a binary response. In some conditions, the participants were focused on 1 aspect of the stimulus (directed attention), and in others, they had to pay attention to all aspects at once (divided attention). Results: As expected, musicians performed better overall. Performance scores on pitch and time tasks were correlated, as were performance scores for speech and tonal stimuli, but most markedly in musicians. All participants performed better on the directed versus divided attention task, but again, musicians performed better than nonmusicians. Conclusion: In general, this experiment shows that individuals with a better sense of pitch discrimination also have a better sense of timing discrimination in the auditory domain. In addition, although musicians perform better overall, these results do not support the idea that musicians have an added advantage for divided attention tasks. These findings serve to better understand how musical training and attention affect pitch and time processing in the context of speech and tones and may have applications in special populations. Supplemental Material: https://doi.org/10.23641/asha.5895997.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».