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Enregistrement W4412501729 · doi:10.1101/2025.07.15.664921

Neural signatures of engagement and event segmentation during story listening in background noise

2025· preprint· en· W4412501729 sur OpenAlexafffund
Björn Herrmann, Aysha Motala, Ryan A. Panela, Ingrid S. Johnsrude

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCognitive Science and Education Research
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence FundCanada Research Chairs
Mots-clésActive listeningNoise (video)Event (particle physics)SegmentationPsychologySpeech recognitionComputer scienceCommunicationArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Speech in everyday life is often masked by background noise, making comprehension effortful. Characterizing brain activity patterns when individuals listen to masked speech can help clarify the mechanisms underlying such effort. However, most previous research has focused on neural activity related to short, disconnected sentences that little resemble the more continuous, story-like spoken speech individuals typically encounter. In the current study, we used functional magnetic resonance imaging (fMRI) in humans (both sexes) to investigate how neural signatures of story listening change in the presence of masking by 12-talker babble noise. We show that, as speech masking increases, spatial and temporal activation patterns in auditory regions become more idiosyncratic to each listener. In contrast, spatial (and to some extent temporal) activity patterns in brain networks linked to effort (e.g. cinguloopercular network involving the anterior insula and anterior cingulate) are more similar across listeners when speech is highly masked and less intelligible, suggesting shared neural processes. Moreover, at times during stories when one meaningful event ended and another began, neural activation increased over extensive regions in frontal, parietal, and medial cortices. This event-boundary response appeared little affected by background noise, suggesting that listeners process meaningful units and, in turn, the gist in naturalistic, continuous speech even when it is masked somewhat by background noise. Overall, the current data may indicate that people stay engaged and cognitive processes associated with naturalistic speech processing remain intact under moderate levels of background noise, whereas auditory processing becomes more idiosyncratic to each listener. Significance statement This functional imaging study investigates how neural signatures of story listening change in the presence of masking multi-talker babble noise. We show that, as speech masking increases, auditory activity patterns become more idiosyncratic to each listener. Spatial activation patterns in effort-related regions (anterior insula, cingulate) become more similar across listeners when speech is strongly masked, indicating shared neural representations. Neural activation also increased at times when one meaningful story event ended and another began. This event-boundary response appeared little affected by moderate levels of background noise, suggesting that listeners process meaningful units in continuous speech even as background babble reduces speech intelligibility. The data indicate that many cognitive processes associated with listening to spoken stories remain intact under background noise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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