Processing of musical and vocal emotions through cochlear implants
Notice bibliographique
Résumé
Cochlear implants (CI) partially restore hearing in the deaf. However, the ability to recognize emotions in speech and music is limited due to the implant's technological limitations and the impaired neural pathways that developed after sensorineural hearing loss. This leads to developmental and socioeconomic problems for CI-users and thus a decrease in quality of life. Behavioural and neural correlates of this deficit are not yet well established. This thesis aims to characterize the effect of CIs on auditory emotion perception and, for the first time, to directly compare vocal and musical emotion perception through a CI-simulator. The thesis investigated the ability of normal hearing individuals to perceive basic emotions in CI-simulated vocal and musical sounds, using a behavioural task and electroencephalography (EEG). In the behavioural study, the perception of musical and vocal emotions was impaired in the CI-simulated condition. Perception was correlated with timbral acoustic cues. In the EEG study, the averaged event-related potentials' components had reduced amplitudes and delayed latency as early as 50 milliseconds in the CI-simulated condition. Using this previously validated neuro-behavioural approach with CI-users can further enhance our knowledge and prove the importance of timbral acoustical cues for emotion recognition. It can lead to developing new processing strategies that capitalize on these cues, leading to better perception of auditory emotions and thus improving the quality of life for CI-users.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».