Sensory auditory processing and intuitive sound detection : an investigation of musical experts and nonexperts

The auditory system can detect occasional changes (deviants) in acoustic regularities without the need for subjects to focus their attention on the sound material. Deviant detection is reflected in the elicitation of the mismatch negativity component (MMN) of the event-related potentials. In the studies presented in this thesis, the MMN is used to investigate the auditory abilities for detecting similarities and regularities in sound streams. To investigate the limits of these processes, professional musicians have been tested in some of the studies. The results show that auditory grouping is already more advanced in musicians than in nonmusicians and that the auditory system of musicians can, unlike that of nonmusicians, detect a numerical regularity of always four tones in a series. These results suggest that sensory auditory processing in musicians is not only a fine tuning of universal abilities, but is also qualitatively more advanced than in nonmusicians. In addition, the relationship between the auditory change-detection function and perception is examined. It is shown that, contrary to the generally accepted view, MMN elicitation does not necessarily correlate with perception. The outcome of the auditory change-detection function can be implicit and the implicit knowledge of the sound structure can, after training, be utilized for behaviorally correct intuitive sound detection. These results illustrate the automatic character of the sensory change detection function.Kuulojärjestelmä analysoi akustisia tapahtumia jäsentääkseen meitä ympäröiviä ääniä. Kuulohavaintoon liittyvät kyvyt eivät ole staattisia, vaan niitä voidaan muokata harjoittelulla. Esimerkiksi viulisti pystyy erottamaan paljon pienempiä sävelkorkeuseroja kuin joku, jonka korva ei ole samalla tavalla kehittynyt harjoittelussa. Tästä syystä muusikot ovat mielenkiintoinen kohderyhmä kuulohavaintoon liittyvien kykyjen tutkimuksessa. Osa kuuloprosesseista tapahtuu automaattisesti, vaikka emme ole edes aina tietoisia meitä ympäröivistä äänistä. Joskus emme tarkkaile ääntä kuinnes se yhtäkkiä muuttuu. Toisinaan taas emme ole täysin tietoisia äänen muutostakaan, mutta tarkoittaako tämä sitä, että se ei voi vaikuttaa toimintaamme? Tämän väitöskirjan tutkimuksissa aivosähkökäyrää eli EEG:tä mitattiin pään pinnalle kiinnitetyistä elektrodeista. EEG:llä mitatuista sähkökentistä voidaan päätellä, milloin kuulojärjestelmä on löytänyt satunnaisen muutoksen äänisarjassa, joka on muuten säännöllinen. Tämä ilmenee negatiivisena heilahduksena, jota kutsutaan MMN-vasteeksi (engl. mismatch negativity). MMN-vaste syntyy, vaikka koehenkilöt eivät tarkkailisi ääniärsykkeitä, ja tästä syystä sitä voidaan käyttää kuulojärjestelmässä automaattisesti tapahtuvan äänten käsittelyn tutkimiseen. Havaitsemme merkitystä yhdistämällä samankaltaisia ääniä ja erottamalla niitä erilaisista äänistä. Tätä kutsutaan ryhmittelyksi. Tämän väitöskirjan tulosten mukaan kuuloaineiston ryhmittelytoiminto on kehittyneempi muusikoilla kuin muilla. Väitöskirjassa myös näytetään, että muusikoiden löytää neljän äänen säännönmukaisu uden muille merkityksettöm ästä äänisarjasta. Tämä viittaa siihen, että osa kuuloprosesseista, joita käytetään musiikin jäsentämiseen, on automatisoitunut muusikoilla. Tämä on hyödyllistä prosessointiresurssien kannalta, sillä näin niitä jää korkeampien toimintojen käyttöön. Tämän väitöskirjan viimeisessä tutkimuksessa tarkasteltiin automaattisen poikkeavuuden käsittelyn ja tietoisen havaitsemisen suhdetta. Tutkimus osoitti, että MMN-vasteen syntyminen ei välttämättä satu yhteen tietoisen havainnon kanssa. Vaikka aivot löysivät satunnaiset muutokset ääniärsykkeissä, koehenkilöt eivät tietoisesti havainneet muutoksia. Ero sen välillä, mitä aivot käsittelivät ja mitä ihmiset tietoisella tasolla havaitsivat, osoittaa, että koehenkilöillä oli implisiittistä tietoa äänten rakenteesta. Kun koehenkilöitä sitten harjoitettiin kuulemaan muutoksia esittämällä yhtäaikaisesti visuaalinen vihje, puolet heistä oppi löytämään satunnaiset muutokset, pystymättä kuitenkaan kertomaan, miten ne erosivat muista äänistä. Toisin sanoen, he pystyivät löytämään poikkeamat intuitiivisesti. Tulokset osoittavat, että implisiittistä tietoa voidaan hyödyntää oikeiden intuitiivisten päätösten tekemisessä

Эквиаффинная геометрия и однородные пространства группы SL(n, ℝ)

The perception of a regular beat is fundamental to music processing. Here we examine whether the detection of a regular beat is pre-attentive for metrically simple, acoustically varying stimuli using the mismatch negativity (MMN), an ERP response elicited by violations of acoustic regularity irrespective of whether subjects are attending to the stimuli. Both musicians and non-musicians were presented with a varying rhythm with a clear accent structure in which occasionally a sound was omitted. We compared the MMN response to the omission of identical sounds in different metrical positions. Most importantly, we found that omissions in strong metrical positions, on the beat, elicited higher amplitude MMN responses than omissions in weak metrical positions, not on the beat. This suggests that the detection of a beat is pre-attentive when highly beat inducing stimuli are used. No effects of musical expertise were found. Our results suggest that for metrically simple rhythms with clear accents beat processing does not require attention or musical expertise. In addition, we discuss how the use of acoustically varying stimuli may influence ERP results when studying beat processing

Distributional learning in adults and infants

<p><strong>1. The experiment<br></strong>The experiment is described in detail in the following publication:<br>Wanrooij, Boersma & Van Zuijen (under review; details will follow soon).<br><br><strong>2. The dataset<br></strong>This dataset consists of EEG-recordings (39 files in BDF-format) and a table (4 files = the same table in four formats: PDF, TXT, CSV and XLSX).<br><br><strong>2.1. The EEG recordings<br></strong>The 39 files with EEG recordings are the files for the adults (= 1 file per participant).<br>The files for the infants can be found here: http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.1157812.<br><br>Each of the 39 files is a recording of an adult participant’s EEG during a discrimination test after distributional vowel training. In the discrimination test, the mismatch response (MMR) was measured in an oddball paradigm.<br><br>The files were recorded with a Biosemi Active Two system (Biosemi Instrumentation BV, Amsterdam, The Netherlands), and downsampled from 8 kHz to 512 Hz (with Biosemi Decimator 86).<br><br><strong>2.2. The table<br></strong>The table presents the following data per adult and infant participant: the identification number (ID), the age group (infant or adult), the experimental condition as specified by the Distribution Type (unimodal or bimodal) and the Standard Stimulus ([ε] or [æ]), and the results of our measurements as represented in the mean amplitude of the mismatch response (in microvolt).<br>The ID corresponds to the name of the BDF-files.</p

Fast phonetic learning in infants

<p><strong>1. The experiment<br></strong>The experiment is described in detail in the following publication:<br>Wanrooij, Boersma & Van Zuijen (2014). <em>Frontiers in Psychology: Language Sciences</em>, 5, article 77.<br><br><strong>2. The datase</strong>t<br>This dataset consists of EEG-recordings (44 files in BDF-format) and a table (4 files = the same table in four formats: PDF, TXT, CSV and XLSX).</p> <p><br><strong>2.1. The EEG recordings<br></strong>The 44 files with EEG recordings are EEG recordings of infants (= 2 files for each of the 22 infants). The two files per infant consist of an “a”-file (i.e., the filename ends with “a”) and a “b”-file (i.e., the filename ends with “b”). The “a”-file represents the first half of the recordings; the“b”-file the second half.<br><br>The two files per infant show the infant’s EEG during a discrimination test after distributional vowel training. In the discrimination test, the mismatch response (MMR) was measured in an oddball paradigm.</p> <p><br>The files were recorded with a Biosemi Active Two system (Biosemi Instrumentation BV, Amsterdam, The Netherlands), and downsampled from 8 kHz to 512 Hz (with Biosemi Decimator 86).<br><br><strong>2.2. The table<br></strong>The table presents the following data per infant participant: the identification number (ID), the age group (infant), the experimental condition as specified by the Distribution Type (unimodal or bimodal) and the Standard Stimulus ([ε] or [æ]), and the results of our measurements as represented in the mean amplitude of the mismatch response (in microvolt).</p> <p>The ID corresponds to the name of the BDF-files.</p

Grand average waveforms.

<p>Standard (grey, thick curves), deviant (blue, thin curves) and MMR (red, thin curves), at eight electrodes (see rows), for the unimodally and bimodally trained infants in <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0109806#pone.0109806-Wanrooij1" target="_blank">[4]</a> (the two columns on the left) and adults in the current study (the two columns on the right).</p

Distributions of first formant (F1) values (in ERB).

<p>The unimodal (top) and bimodal (middle) distributions represent the Dutch vowel /ε/ and the English vowel contrast /ε/∼/æ/, respectively. Each solid vertical line indicates a vowel token with a specific F1 value. Each vowel token was presented only once (i.e., the height of the vertical lines is 1). The grey curves are the underlying probability density functions. When creating training distributions, the acoustic values of the test stimuli can be calculated by computing the intersections (black discs, bottom) of the unimodal and bimodal distributions.</p