Singing in the brain: Neural representation of music and voice as revealed by fMRI
Notice bibliographique
Résumé
The ubiquity of music across cultures as a means of emotional expression, and its proposed evolutionary relation to speech, motivated researchers to attempt a characterization of its neural representation. Several neuroimaging studies have reported that specific regions in the anterior temporal lobe respond more strongly to music than to other auditory stimuli, including spoken voice. Nonetheless, because most studies have employed instrumental music, which has important acoustic distinctions from human voice, questions still exist as to the specificity of the observed "music-preferred" areas. Here, we sought to address this issue by testing 24 healthy young adults with fast, high-resolution fMRI, to record neural responses to a large and varied set of musical stimuli, which, critically, included a capella singing, as well as purely instrumental excerpts. Our results confirmed that music; vocal or instrumental, preferentially engaged regions in the superior STG, particularly in the anterior planum polare, bilaterally. In contrast, human voice, either spoken or sung, activated more strongly a large area along the superior temporal sulcus. Findings were consistent between univariate and multivariate analyses, as well as with the use of a "silent" sparse acquisition sequence that minimizes any potential influence of scanner noise on the resulting activations. Activity in music-preferred regions could not be accounted for by any basic acoustic parameter tested, suggesting these areas integrate, likely in a nonlinear fashion, a combination of acoustic attributes that, together, result in the perceived musicality of the stimuli, consistent with proposed hierarchical processing of complex auditory information within the temporal lobes.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».