Exploring the impact of social relevance on the cortical tracking of speech: viability and temporal response characterisation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human speech is inherently social. Yet our understanding of the neural substrates underlying continuous speech perception relies largely on neural responses to monologues, leaving substantial uncertainty about how social interactions shape the neural encoding of speech. Here, we bridge this gap by studying how EEG responses to speech change when the input includes a social element. In Experiment 1, we compared the neural encoding of synthesised undirected monologues, directed monologues, and dialogues. In Experiment 2, we extended this by using podcasts, addressing the additional challenges of real speech dialogue, such as dysfluency. Using temporal response function analyses, we show that the presence of a social component strengthens the cortical tracking of the speech envelope, despite identical acoustic properties. Neural responses to synthesised speech showed a strong correlation with those for real speech podcasts, with a stronger alignment emerging for more socially-relevant speech material. In addition, we demonstrate that robust neural indices of sound and lexical-level processing can be derived using real podcast recordings despite the presence of dysfluencies. Finally, we present a simulation to put to the test the robustness of temporal response function analyses under increasing levels of dysfluency. Together, these findings highlighting the impact of social elements in shaping auditory neural processing, providing a framework for future investigation and analysis of social speech listening and speech interaction. Significance Statement Human speech is rarely produced or processed in a social vacuum. Yet, our understanding of continuous speech neurophysiology mostly comes from experiments involving speech monologues. This study reveals how social context modulates the neural encoding of speech. We directly contrast neural signals recorded when participants listened to monologues and dialogues, using controlled material from speech synthesis and real podcast recordings. We found that the social element amplifies the neural encoding of speech features, reflecting greater engagement. We also show strong correlation between synthetic and real podcast neural responses, scaling with social relevance. Finally, we demonstrate that lexical processing can be measured robustly even amid natural dysfluencies. These insights advance our understanding of speech neurophysiology, informing future research on social speech.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».