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Enregistrement W3092621346 · doi:10.1038/s41598-020-73932-1

Adaptation to pitch-altered feedback is independent of one’s own voice pitch sensitivity

2020· article· en· W3092621346 sur OpenAlexafffund
Razieh Alemi, Alexandre Lehmann, Mickael L. D. Deroche

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill UniversityInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchCentre for Research on Brain Language and MusicConcordia UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMED-EL Medical ElectronicsMitacs
Mots-clésSemitoneAuditory feedbackPhonationAdaptation (eye)Speech recognitionIntonation (linguistics)UtteranceComputer scienceAudiologyPitch perceptionPsychologyCognitive psychologyCommunicationPerceptionLinguisticsNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monitoring voice pitch is a fine-tuned process in daily conversations as conveying accurately the linguistic and affective cues in a given utterance depends on the precise control of phonation and intonation. This monitoring is thought to depend on whether the error is treated as self-generated or externally-generated, resulting in either a correction or inflation of errors. The present study reports on two separate paradigms of adaptation to altered feedback to explore whether participants could behave in a more cohesive manner once the error is of comparable size perceptually. The vocal behavior of normal-hearing and fluent speakers was recorded in response to a personalized size of pitch shift versus a non-specific size, one semitone. The personalized size of shift was determined based on the just-noticeable difference in fundamental frequency (F0) of each participant's voice. Here we show that both tasks successfully demonstrated opposing responses to a constant and predictable F0 perturbation (on from the production onset) but these effects barely carried over once the feedback was back to normal, depicting a pattern that bears some resemblance to compensatory responses. Experiencing a F0 shift that is perceived as self-generated (because it was precisely just-noticeable) is not enough to force speakers to behave more consistently and more homogeneously in an opposing manner. On the contrary, our results suggest that the type of the response as well as the magnitude of the response do not depend in any trivial way on the sensitivity of participants to their own voice pitch. Based on this finding, we speculate that error correction could possibly occur even with a bionic ear, typically even when F0 cues are too subtle for cochlear implant users to detect accurately.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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