Maternal Gait Contributes To Development Of Beat Perception And Urge To Move To Music In A Predictive Processing Network Model
Notice bibliographique
Résumé
Humans uniquely perceive periodic structure in complex rhythms and spontaneously move to music—abilities rare among animals. Though training and experience contribute to our sense of rhythm, basic beat perception and the urge to move to rhythm are present even in young infants. But might prenatal experience play an essential role in shaping these faculties? We propose that maternal gait during pregnancy provides critical scaffolding for rhythm development through correlated auditory-vestibular inputs that train predictive neural circuits. We implemented a recurrent predictive coding network with parallel vestibular and auditory sensory pathways, trained via Hebbian learning to minimize prediction error. Training paired discrete auditory pulses with continuous triangular vestibular waveforms mimicking maternal locomotion. These networks learned to anticipate beats and spontaneously generated vestibular predictions from auditory-only input, which, under the principles of active inference, are expected to evoke bodily movement. Critically, continuous vestibular input was necessary for successful training. This input bridges temporal gaps between auditory events, solving the credit assignment problem that makes rhythm learning computationally difficult. The resulting rhythm-induced vestibular predictions offer a possible explanation for why humans spontaneously move to music. This work illustrates how simple sensory correlations during development can give rise to complex musical behaviors.
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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 | 0,001 |
| 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 ».