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Enregistrement W4411388908 · doi:10.3389/fnins.2025.1580045

Relationship between early musical training and detection of binaural gap based on interaural correlation change

2025· article· en· W4411388908 sur OpenAlexaff
Mengyuan Wang, Senlan Hu, Jinjun Liu, Mei Ai, Lingzhi Kong

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBinaural recordingCorrelationChange detectionMusicalAudiologyPsychologyAcousticsSpeech recognitionComputer scienceMathematicsPhysicsArtificial intelligenceMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The auditory fusion of binaural sounds and the perceived auditory image are determined by the similarities of the sounds at the two ears. Sensitivity to the change in interaural correlation, a measure of interaural similarity, is crucial to extract target sound from noisy background. Although musicians have been found to perform better than non-musicians in various types of auditory processing tasks such as frequency discrimination or temporal resolution, the relationship between musical training and the interaural correlation processing remains poorly understood. Methods: Here we embedded a fragment of interaurally uncorrelated noises (interaural correlation = 0) into the interaurally identical marker noises (interaural correlation = 1) and constructed a binaural gap based on the change in interaural correlation (from 1 to 0 then back to 1). The minimum duration of interaurally uncorrelated fragment for detecting the binaural gap (duration threshold) was determined for groups of young adults without musical training and those who started musical training early (before 7 years of age) or late (after 8 years of age). Results: When the binaural noises arrived simultaneously (Experiment 1), we found that the duration threshold was significantly correlated with the onset age of musical training for the early-trained musicians but no such significant correlation was observed for the late-trained musicians. Moreover, the duration thresholds for the early-trained musicians were significantly shorter than those for both the late-trained musicians and non-musicians. When interaural delay was introduced (Experiment 2), this early-musical-training-related enhancement in interaural correlation processing was maintained for binaural noises when the interaural delay was 2 ms, while no enhancement was found when the interaural delay was 4 ms. Discussion: Our findings suggest that sensitivity to dynamic changes in interaural correlation might be influenced by musical training in early childhood, implying a sensitive period when musical training has a significant impact on interaural correlation processing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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