Neural coding of spectrotemporal modulations in the auditory cortex supports speech and music categorization
Notice bibliographique
Résumé
Auditory processing is typically described as hierarchical, culminating in neural representation of abstract categories. However, it remains unclear whether category-selective responses in auditory cortex require representational mechanisms beyond the coding of acoustic features, or whether the acoustic representations already available in the auditory cortex are sufficient to account for categorization. Here, we test whether cortical coding of spectrotemporal modulation (STM) features is sufficient to support speech–music categorization by combining human intracranial recordings with continuous behavioral judgments of a naturalistic soundtrack in which speech and music occur both separately and simultaneously. We show that temporal and spectral modulation patterns largely characterize speech and music, respectively, and that cortical auditory regions robustly track these features over time, with distinct oscillatory frequency bands preferentially encoding temporal and spectral modulations. Critically, cortical representations of STMs predicted perceptual categorical judgments gathered in an independent sample. Finally, speech- and music-related STM representations showed stronger tracking of category-specific acoustical features in left versus right cortical auditory regions, respectively. These findings indicate that the efficient neural coding of acoustical features provides a sufficient basis for the categorical distinction between speech and music, and that the temporal and spectral components of this representation are implemented through distinct oscillatory mechanisms.
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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) | 0,001 | 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 ».