Modulating Cortical Instrument Representations During Auditory Stream Segregation and Integration With Polyphonic Music
Notice bibliographique
Résumé
Numerous neuroimaging studies demonstrated that the auditory cortex tracks ongoing speech and that, in multi-speaker environments, tracking of the attended speaker is enhanced compared to the other irrelevant speakers. In contrast to speech, multi-instrument music can be appreciated by attending not only on its individual entities (i.e., segregation) but also on multiple instruments simultaneously (i.e., integration). We investigated the neural correlates of these two modes of music listening using electroencephalography (EEG) and sound envelope tracking. To this end, we presented uniquely composed music pieces played by two instruments, a bassoon and a cello, in combination with a previously validated music auditory scene analysis behavioral paradigm (Disbergen et al., 2018). Similar to results obtained through selective listening tasks for speech, relevant instruments could be reconstructed better than irrelevant ones during the segregation task. A delay-specific analysis showed higher reconstruction for the relevant instrument during a middle-latency window for both the bassoon and cello and during a late window for the bassoon. During the integration task, we did not observe significant attentional modulation when reconstructing the overall music envelope. Subsequent analyses indicated that this null result might be due to the heterogeneous strategies listeners employ during the integration task. Overall, our results suggest that subsequent to a common processing stage, top-down modulations consistently enhance the relevant instrument's representation during an instrument segregation task, whereas such an enhancement is not observed during an instrument integration task. These findings extend previous results from speech tracking to the tracking of multi-instrument music and, furthermore, inform current theories on polyphonic music perception.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».