Spectrotemporal Modulation Sensitivity in Speech and Melody Processing Among Mandarin Speakers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Spectrotemporal acoustical markers enable humans to distinguish between speech and song across diverse cultures. Prior research revealed an asymmetric sensitivity in auditory processing: melody perception is more susceptible to spectral degradation, whereas speech sentence perception is more affected by temporal degradation. However, these findings have primarily been based on non-tonal languages, raising questions about how tonal languages, such as Mandarin, might influence these sensitivity patterns. This study investigates how Mandarin speakers process spectrotemporal features in speech and melody, addressing whether tonal language experience modulates the asymmetric spectrotemporal modulation sensitivity patterns observed in non-tonal languages. DESIGN: Twenty-five Mandarin-speaking participants were recruited in the main experiment to discriminate speech or melody content of Mandarin songs under conditions of varying spectral or temporal degradation. An additional 25 participants in the control experiment listened to degraded hummed melodies or spoken sentences under similar degradation conditions. RESULTS: Consistent with findings in non-tonal language speakers, Mandarin listeners were more sensitive to temporal degradation in speech and spectral degradation in melody. In addition, they exhibited heightened susceptibility to spectral degradation around 2 cyc/kHz in melody perception, indicating enhanced pitch sensitivity in music, possibly due to tonal language experience. Control analyses revealed reduced sensitivity when hummed melodies or spoken sentences were presented in a single domain, suggesting the influence of cognitive load on auditory processing. CONCLUSIONS: These findings underscore the quasi-universality of spectrotemporal cues in speech and melody perception across languages. However, tonal language experience subtly enhances spectral processing in music, providing new insights into the interaction between speech and music perception across different linguistic backgrounds.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».