Age-related differences in the impact of background noise on neural speech tracking
Notice bibliographique
Résumé
Tracking the envelope of speech in the brain is important for speech comprehension. Recent research suggests that acoustic background noise can enhance neural speech tracking, enabling the auditory system to robustly encode speech even under unfavorable conditions. Aging and hearing loss are associated with internal, neural noise in the auditory system, raising the question whether additional acoustic background noise enhances neural speech tracking in older adults. In the current electroencephalography study, younger (~25.5 years) and older adults (~68.5 years) listened to spoken stories in quiet (clear) or in the presence of background noise at a wide range of different signal-to-noise ratios. In younger adults, early neural speech tracking responses (<0.15 s) were enhanced by minimal background noise, indicating response facilitation through noise. In contrast, older adults, compared to younger adults, showed enhanced neural speech tracking for clear speech and speech masked by minimal background noise, but the acoustic noise led to little enhancement of the early neural tracking response in older people. The data demonstrate different sensitivity of the auditory cortex to speech masked by noise between younger and older adults. The results are consistent with the idea that the auditory cortex of older people exhibits more internal, neural noise that enhances neural speech tracking but that additional acoustic noise does not further support speech encoding. The work points to a highly non-linear auditory system that differs between younger and older adults.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».