Measuring self‐similarity in empirical signals to understand musical beat perception
Notice bibliographique
Résumé
Experiencing music often entails the perception of a periodic beat. Despite being a widespread phenomenon across cultures, the nature and neural underpinnings of beat perception remain largely unknown. In the last decade, there has been a growing interest in developing methods to probe these processes, particularly to measure the extent to which beat-related information is contained in behavioral and neural responses. Here, we propose a theoretical framework and practical implementation of an analytic approach to capture beat-related periodicity in empirical signals using frequency-tagging. We highlight its sensitivity in measuring the extent to which the periodicity of a perceived beat is represented in a range of continuous time-varying signals with minimal assumptions. We also discuss a limitation of this approach with respect to its specificity when restricted to measuring beat-related periodicity only from the magnitude spectrum of a signal and introduce a novel extension of the approach based on autocorrelation to overcome this issue. We test the new autocorrelation-based method using simulated signals and by re-analyzing previously published data and show how it can be used to process measurements of brain activity as captured with surface EEG in adults and infants in response to rhythmic inputs. Taken together, the theoretical framework and related methodological advances confirm and elaborate the frequency-tagging approach as a promising window into the processes underlying beat perception and, more generally, temporally coordinated behaviors.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».