Neural tracking of the musical beat is enhanced by low-frequency sounds
Notice bibliographique
Résumé
Music makes us move, and using bass instruments to build the rhythmic foundations of music is especially effective at inducing people to dance to periodic pulse-like beats. Here, we show that this culturally widespread practice may exploit a neurophysiological mechanism whereby low-frequency sounds shape the neural representations of rhythmic input by boosting selective locking to the beat. Cortical activity was captured using electroencephalography (EEG) while participants listened to a regular rhythm or to a relatively complex syncopated rhythm conveyed either by low tones (130 Hz) or high tones (1236.8 Hz). We found that cortical activity at the frequency of the perceived beat is selectively enhanced compared with other frequencies in the EEG spectrum when rhythms are conveyed by bass sounds. This effect is unlikely to arise from early cochlear processes, as revealed by auditory physiological modeling, and was particularly pronounced for the complex rhythm requiring endogenous generation of the beat. The effect is likewise not attributable to differences in perceived loudness between low and high tones, as a control experiment manipulating sound intensity alone did not yield similar results. Finally, the privileged role of bass sounds is contingent on allocation of attentional resources to the temporal properties of the stimulus, as revealed by a further control experiment examining the role of a behavioral task. Together, our results provide a neurobiological basis for the convention of using bass instruments to carry the rhythmic foundations of music and to drive people to move to the beat.
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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) | 0,002 | 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 ».