Sound degradation type differentially affects neural indicators of cognitive workload and speech tracking
Notice bibliographique
Résumé
Hearing-in-noise (HIN) is a challenging task that is essential to human functioning in social, vocational, and educational contexts. Successful speech perception in noisy settings is thought to rely in part on the brain's ability to enhance neural representations of attended speech. In everyday HIN situations, important features of speech (i.e., pitch, rhythm) may be degraded in addition to being embedded in noise. The impact of these differences in sound quality on experiences of workload and neural representations of speech will be important for informing our knowledge on the cognitive demands imposed by every-day difficult listening situations. We investigated HIN perception in 20 healthy adults using continuous speech that was either clean, spectrally degraded, or temporally degraded. Each sound condition was presented both with and without pink noise. Participants engaged in a selective listening task, in which a short-story was presented with varying sound quality, while EEG data were recorded. Neural correlates of cognitive workload were obtained using power levels of two frequency bands sensitive to task difficulty manipulations: alpha (8 - 12 Hz) and theta (4 - 8 Hz). Acoustic and linguistic features (speech envelope, word onsets, word surprisal) were decoded to reveal the degree to which speech was successfully encoded. Overall, alpha-theta power increased significantly when noise was added across sound conditions, while prediction accuracy of speech tracking decreased, suggesting that more effort was required to listen, and that the speech was not as successfully encoded. The temporal degradation also resulted in greater EEG power, possibly as a function of a compensatory mechanism to restore the important temporal information required for speech comprehension. Our findings suggest that measures related to cognitive workload and successful speech encoding are differentially affected by noise and sound degradations, which may help to inform future interventions that aim to mitigate these every-day challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».