Cortical and behavioral tracking of rhythm in music: Effects of pitch predictability, enjoyment, and expertise
Notice bibliographique
Résumé
The cortical tracking of stimulus features is a crucial neural requisite of how we process continuous music. We here tested whether cortical tracking of the beat, typically related to rhythm processing, is modulated by pitch predictability and other top-down factors. Participants listened to tonal (high pitch predictability) and atonal (low pitch predictability) music while undergoing electroencephalography. We analyzed their cortical tracking of the acoustic envelope. Cortical envelope tracking was stronger while listening to atonal music, potentially reflecting listeners' violated pitch expectations and increased attention allocation. Envelope tracking was also stronger with more expertise and enjoyment. Furthermore, we showed cortical tracking of pitch surprisal (using IDyOM), which suggests that listeners' expectations match those computed by the IDyOM model, with higher surprisal for atonal music. Behaviorally, we measured participants' ability to finger-tap to the beat of tonal and atonal sequences in two experiments. Finger-tapping performance was better in the tonal condition, indicating a positive effect of pitch predictability on behavioral rhythm processing. Cortical envelope tracking predicted tapping performance for tonal music, as did pitch-surprisal tracking for atonal music, indicating that high and low predictability might impose different processing regimes. Taken together, our results show various ways that top-down factors impact musical rhythm processing.
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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 | 0,003 |
| 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 ».