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Enregistrement W2790828778 · doi:10.3389/fnins.2018.00121

Assessing Top-Down and Bottom-Up Contributions to Auditory Stream Segregation and Integration With Polyphonic Music

2018· article· en· W2790828778 sur OpenAlexafffund
Niels R. Disbergen, Giancarlo Valente, Elia Formisano, Robert J. Zatorre

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésTimbreAuditory scene analysisPerceptionActive listeningComputer scienceDistractionTop-down and bottom-up designAuditory perceptionFunctional magnetic resonance imagingSpeech recognitionPsychologyCognitive psychologyCommunicationMusical

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyphonic music listening well exemplifies processes typically involved in daily auditory scene analysis situations, relying on an interactive interplay between bottom-up and top-down processes. Most studies investigating scene analysis have used elementary auditory scenes, however real-world scene analysis is far more complex. In particular, music, contrary to most other natural auditory scenes, can be perceived by either integrating or, under attentive control, segregating sound streams, often carried by different instruments. One of the prominent bottom-up cues contributing to multi-instrument music perception is their timbre difference. In this work, we introduce and validate a novel paradigm designed to investigate, within naturalistic musical auditory scenes, attentive modulation as well as its interaction with bottom-up processes. Two psychophysical experiments are described, employing custom-composed two-voice polyphonic music pieces within a framework implementing a behavioral performance metric to validate listener instructions requiring either integration or segregation of scene elements. In experiment 1, the listeners’ locus of attention was switched between individual instruments or the aggregate (i.e. both instruments together), via a task requiring the detection of temporal modulations (i.e. triplets) incorporated within or across instruments. Subjects responded post-stimulus whether triplets were present in the to-be-attended instrument(s). Experiment 2 introduced the bottom-up manipulation by adding a three-level morphing of instrument timbre distance to the attentional framework. The task was designed to be used within neuroimaging paradigms; experiment 2 was additionally validated behaviorally in the functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) environment. Experiment 1 subjects (N=29, non-musicians) completed the task at high levels of accuracy, showing no group differences between any experimental conditions. Nineteen listeners also participated in experiment 2, showing a main effect of instrument timbre distance, even though within attention-condition timbre-distance contrasts did not demonstrate any timbre effect. Correlation of overall scores with morph-distance effects, computed by subtracting the largest from the smallest timbre distance scores, showed an influence of general task difficulty on the timbre distance effect. Comparison of laboratory and fMRI data showed scanner noise had no adverse effect on task performance. These experimental paradigms enable to study both bottom-up and top-down contributions to auditory stream segregation and integration within psychophysical and neuroimaging experiments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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