Exploring the role of singing, semantics, and amusia screening in speech-in-noise perception in musicians and non-musicians
Notice bibliographique
Résumé
Sentence repetition has been the focus of extensive psycholinguistic research. The notion that music training can bolster speech perception in adverse auditory conditions has been met with mixed results. In this work, we sought to gauge the effect of babble noise on immediate repetition of spoken and sung phrases of varying semantic content (expository, narrative, and anomalous), initially in 100 English-speaking monolinguals with and without music training. The two cohorts also completed some non-musical cognitive tests and the Montreal Battery of Evaluation of Amusia (MBEA). When disregarding MBEA results, musicians were found to significantly outperform non-musicians in terms of overall repetition accuracy. Sung targets were recalled significantly better than spoken ones across groups in the presence of babble noise. Sung expository targets were recalled better than spoken expository ones, and semantically anomalous content was recalled more poorly in noise. Rerunning the analysis after eliminating thirteen participants who were diagnosed with amusia showed no significant group differences. This suggests that the notion of enhanced speech perception-in noise or otherwise-in musicians needs to be evaluated with caution. Musicianship aside, this study showed for the first time that sung targets presented in babble noise seem to be recalled better than spoken ones. We discuss the present design and the methodological approach of screening for amusia as factors which may partially account for some of the mixed results in the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».