Dynamic models for musical rhythm perception and coordination
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Rhythmicity permeates large parts of human experience. Humans generate various motor and brain rhythms spanning a range of frequencies. We also experience and synchronize to externally imposed rhythmicity, for example from music and song or from the 24-h light-dark cycles of the sun. In the context of music, humans have the ability to perceive, generate, and anticipate rhythmic structures, for example, "the beat." Experimental and behavioral studies offer clues about the biophysical and neural mechanisms that underlie our rhythmic abilities, and about different brain areas that are involved but many open questions remain. In this paper, we review several theoretical and computational approaches, each centered at different levels of description, that address specific aspects of musical rhythmic generation, perception, attention, perception-action coordination, and learning. We survey methods and results from applications of dynamical systems theory, neuro-mechanistic modeling, and Bayesian inference. Some frameworks rely on synchronization of intrinsic brain rhythms that span the relevant frequency range; some formulations involve real-time adaptation schemes for error-correction to align the phase and frequency of a dedicated circuit; others involve learning and dynamically adjusting expectations to make rhythm tracking predictions. Each of the approaches, while initially designed to answer specific questions, offers the possibility of being integrated into a larger framework that provides insights into our ability to perceive and generate rhythmic patterns.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle