Neural Signatures Of Musical And Linguistic Interactions During Natural Song Listening
Notice bibliographique
Résumé
How are songs processed in the human brain? In song, tunes and lyrics are tightly bound in a music-language synergy to convey meaning and emotions beyond mere linguistic content, raising questions on how the two components are represented and integrated into a cohesive perceptual whole. Previous research pointed to areas of the human cortex sensitive to music, speech, and song, finding both shared and specialized sites. Yet, the interactions between tunes and lyrics processing when listening to songs remain poorly understood. To tackle this question, we probed neural predictive mechanisms specific to music and speech with electroencephalography. The encoding of melodic predictions was compared when listeners were presented with songs or the corresponding hummed (speech-free) melodies. Similarly, the encoding of phonemic predictions was studied in song and the corresponding spoken (melody-free) lyrics. We found that the concurrence of music and speech in songs alters how their predictive signals are generated and processed, altering their neural encoding.Furthermore, we found a trade-off in the neural encoding of melodic and phonemic expectations, with their balance depending both on who was listening (internal driver reflecting the listener's preference, e.g., musical training) and how the song is composed and performed (external driver reflecting the salience of lyrics and tunes). Altogether, our results indicate that song involves parallel prediction processes competitively interacting for the use of shared processing resources.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».