Does musical training affect neuro-cognition of emotions? An EEG study with Indian Classical Instrumental Music
Notice bibliographique
Résumé
Music evokes a variety of emotions, irrespective of its genre, timbre, and tempo. Indian classical music (ICM), the age-old tradition of the sub-continent is no exception and instrumental music forms one broad section of ICM. In the present study, we have tried to compare the neural responses of music practitioners and non-musicians using audio clips of one of the most popular string instruments of ICM, Sarod. From an extensive audience response survey, a total of 8 Sarod clips having maximum arousal for happy and sad emotions were identified. The neuronal activities corresponding to these two emotional classes were assessed with EEG (Electroencephalography) experiments performed on 10 participants belonging to two categories – musicians and non-musicians. A robust nonlinear multifractal technique, MFDFA along with other associated features was applied to quantitatively measure the changes in different brain lobes for both categories of subjects. Detailed analysis showed, brain responses of musicians were characterized by higher complexity and coherence than non-musicians. Non-musicians showed dominance of smaller fluctuation ranges in their neural response signals. In essence, this study attempts to encapsulate and compare how prior musical training influences the brain responses of two basic musical emotions using musical clips of the Indian instrument, Sarod.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».