The Music-In-Noise Task (MINT): A Tool for Dissecting Complex Auditory Perception
Notice bibliographique
Résumé
The ability to segregate target sounds in noisy backgrounds is relevant both to neuroscience and to clinical applications. Recent research suggests that hearing-in-noise (HIN) problems are solved using combinations of sub-skills that are applied according to task demand and information availability. While evidence is accumulating for a musician advantage in HIN, the exact nature of the reported training effect is not fully understood. Existing HIN tests focus on tasks requiring understanding of speech in the presence of competing sound. Because visual, spatial and predictive cues are not systematically considered in these tasks, few tools exist to investigate the most relevant components of cognitive processes involved in stream segregation. We present the Music-In-Noise Task (MINT) as a flexible tool to expand HIN measures beyond speech perception, and for addressing research questions pertaining to the relative contributions of HIN sub-skills, inter-individual differences in their use, and their neural correlates. The MINT uses a match-mismatch trial design: in four conditions (Baseline, Rhythm, Spatial, and Visual) subjects first hear a short instrumental musical excerpt embedded in an informational masker of "multi-music" noise, followed by either a matching or scrambled repetition of the target musical excerpt presented in silence; the four conditions differ according to the presence or absence of additional cues. In a fifth condition (Prediction), subjects hear the excerpt in silence as a target first, which helps to anticipate incoming information when the target is embedded in masking sound. Data from samples of young adults show that the MINT has good reliability and internal consistency, and demonstrate selective benefits of musicianship in the Prediction, Rhythm, and Visual subtasks. We also report a performance benefit of multilingualism that is separable from that of musicianship. Average MINT scores were correlated with scores on a sentence-in-noise perception task, but only accounted for a relatively small percentage of the variance, indicating that the MINT is sensitive to additional factors and can provide a complement and extension of speech-based tests for studying stream segregation. A customizable version of the MINT is made available for use and extension by the scientific community.
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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 | 0,003 |
| 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 ».