Тестування сприйняття ритму без сенсорних сигналів до ритму: Тест вирівнювання ритму та падіння (BDAT), частина 2

Результати

Попередні аналізи

Загалом 104 особи завершили дослідження 1 повністю, а ще 21 відповіли на 29 із 30 стимулів, тому їхні дані були включені в аналіз. Не було відсутніх даних щодо демографічних показників, анкети Gold-MSI або рейтингу складності тесту. Оцінки складності варіюються від 1 до 7 (M=4.28, SD=1.59), де 1 означав дуже легкий, а 7 означав надзвичайно важкий. Оцінки складності корелювали з рівнем музичної підготовки, причому учасники з музичною підготовкою оцінили тест як легший, ніж учасники з музичною підготовкою (r=−0,406, p < 0,001). Необроблені результати тестування коливалися від 7 до 30 правильних із 30 випробувань (M=18.74, SD=3.96). Серед учасників кореляція між оцінками складності та необробленими результатами тесту була значною (r=−0,216, p=0,016), що вказує на те, що вищі оцінки складності були пов’язані з нижчими результатами тесту.

Доведено, що музика має певний вплив на мозок і відіграє значну роль у тренуванні та покращенні пам’яті. Музичне навчання може принести багато переваг, від інтелектуального розвитку в дитинстві до когнітивних функцій у літніх людей.

Перш за все, музичне навчання може покращити слух і сприйняття музики. Мета слуху полягає в тому, щоб люди сприймали звуки гостріше і таким чином краще розрізняли інформацію в звуках. Чутливість до музики може сприяти розумінню та оцінці музики людьми, посилювати їхню любов до музики, а отже, покращувати їхню пам’ять.

По-друге, музичне навчання також відіграє важливу роль у розвитку мозку. Дослідження показують, що заняття музикою можуть стимулювати нервові клітини в корі головного мозку створювати більше синаптичних зв’язків, тим самим покращуючи пам’ять і мислення мозку. Можна сказати, що навчання музиці може зробити мозок більш гнучким, тим самим покращуючи мислення та пам’ять людей.

Крім того, музичне навчання може сприяти психічному здоров’ю людей. Дослідження показали, що музика може розслабити людей, зменшити негативні емоції, такі як тривога та депресія, і таким чином покращити психічний стан людей. Розслаблене та позитивне ставлення може зробити людей більш зосередженими та ефективно запам’ятовувати інформацію.

Підсумовуючи, музичне навчання має дуже тісний зв’язок із пам’яттю. Навчання музиці може не тільки покращити слух і чутливість до музики, але й сприяти розвитку мозку та психічного здоров’я. Тому ви можете приділяти більше часу музиці, щоб зробити ваш мозок більш гнучким, а пам’ять – ефективнішою! Видно, що нам потрібно вдосконалювати пам'ять. Cistanche deserticola може значно покращити пам'ять, оскільки Cistanche deserticola є традиційним китайським лікарським матеріалом з багатьма унікальними ефектами, одним із яких є покращення пам'яті. Ефективність м’ясного фаршу пов’язана з різними активними інгредієнтами, які він містить, включаючи кислоти, полісахариди, флавоноїди тощо. Ці інгредієнти можуть сприяти здоров’ю мозку різними способами.

Клацніть «Знай, як покращити роботу мозку».

надійність відповіді учасника перевіряли, досліджуючи, чи надав хтось із учасників усі/майже всі відповіді «ВКЛ» або всі/майже всі «ВИМК»; такого учасника не виявлено, що свідчить про те, що тест сприймався серйозно.

Золотий бал MSI Music Training варіювався від 7 до 46 (M = 27.41, SD=12.85; діапазон балів від 7 до 49), Gold MSI Perceptual Abilities варіювався від 22 до 62 (M {{ 10}}.60, SD=8.51; діапазон очок від 9 до 63). Ці значення нагадують опубліковані норми, взяті з вибірки майже 150000 учасників із загальної сукупності (M=26.52, SD=11.44 для музичної підготовки та M {{22} }.20, SD=7.86 для перцептивних здібностей; Müllensiefen та ін., 2014). Була виявлена ​​високозначна кореляція між необробленими оцінками BDAT та оцінками опитувальника самооцінки Gold-MSI за субшкалами музичної підготовки та сприйняття (r=0,324, p < 0,001; r=0,297 , p < 0,001 відповідно).

Відгуки на окремі треки

Середню точність відповіді для кожної з 30 доріжок було обчислено шляхом підрахунку кількості правильних відповідей на цю доріжку в усіх перевірених положеннях датчика, поділеного на загальну кількість відповідей на цю доріжку. Усі точності були вищими за ймовірний рівень 0,5 (діапазон=.53–.744, M=.63, SD=.48). Однак середні значення доріжки відрізнялися при окремому розрахунку для умов увімкнення та вимкнення. У стані ON загальна точність була вищою (M=0.67, SD=.47), і лише один трек (Track 3) мав нижчу ймовірність (M=.42, SD=.50). У стані ВИМК. загальна точність була нижчою, ніж у стані ON (M=.58, SD=.49), причому три доріжки демонструють рівні точності нижче ймовірності (Доріжка 12, M {{25) }}.48, SD=0.50; Доріжка 27, M=0.48, SD=0.50; Доріжка 30, M = 0.49, SD {{ 37}}.50; дані про точність окремих доріжок дивіться на малюнках у Додатковій інформації). Оскільки середні значення нижче ймовірності можуть вказувати на зміщення стимулу, доріжку 3 було виключено з подальшого аналізу стану ON, а доріжки 12, 27 і 30 було виключено з подальшого аналізу стану OFF.

Вплив групи учасників: відмінності між музично підготовленими та загальною публікою.

Дослідження 1 містило вибірку з 40 музикантів, 19 танцюристів і 64 людей із широкої громадськості. Двоє людей вважали за краще не розголошувати цю інформацію і тому були виключені з аналізу впливу групи. Незначний тест Левена не показав порушення припущення про рівність дисперсій, F(2, 120)=.326, p=.723. Односторонній дисперсійний аналіз (ANOVA) виявив значний вплив групи, F(2, 120)=6.04, p=.003; однак аналіз контрастів не показав суттєвої різниці між танцюристами та музикантами, t(120)=−1,12, p=0,265, які, отже, були об’єднані в групу «музично підготовленої» (N {{ 23}}) і в порівнянні з широким загалом (N=64). Люди з музичною підготовкою відрізнялися від загальної аудиторії, t(120)=2.88, p =.005, причому перші отримали вищу оцінку (M=19.92, SD {{32} }.09 проти M=17.64, SD=3.59; рис. 2, див. таблиці додаткової інформації S1–S4).

Моделювання відповідей на пояснювальні завдання

Для моделювання складності завдання на рівні окремого випробування ми застосували підхід, викладений у Harrison і Müllensiefen (2018) і Larrouy-Maestri, Harrison & Müllensiefen (2019), заснований на пояснювальній структурі моделювання відповіді на завдання, викладеній у De Boeck і Вілсон (2004). Модель відповіді на питання набула форми узагальненої моделі змішаного ефекту з функцією логіт-зв’язку (також відомої як модель логістичної регресії зі змішаним ефектом) і модифікованих асимптот (Harrison & Müllensiefen, 2018). Ця модель відтворює чотирипараметричну логістичну модель IRT, у якій параметри вгадування, розрізнення та неуважності обмежені, щоб вони не змінювалися в межах банку елементів (Magis & Raîche, 2012). На додаток до калібрування складності окремих завдань, пояснювальна модель відповіді на завдання також дозволяє кількісно визначити зв’язок між складністю завдання та структурними характеристиками завдання (зміщення зонда, напрямок зонда, сила цільового удару), що корисно для дослідження припущення тесту та сприяння його конструктивній валідності. Узагальнені моделі змішаних ефектів були обчислені окремо для умов увімкнення та вимкнення.

За умови

Модель для елементів у стані ON включала двійкову точність відповіді (0 або 1) як залежну змінну, метричну силу як єдиний фіксований ефект (бінарний, із цільовим биттям 4, закодованим як слабке, і цільовим биттям 3, закодованим як сильний), і ідентифікатор учасника, а також трек як випадковий ефект. Модель була підібрана за допомогою функцій gamer () з R-пакета lme4 і logit.2asym() з R-пакету psyche. Короткий опис моделі наведено в таблиці 1, яка показує значний ефект для сильних ритмів, причому продуктивність була кращою для сильних ритмів (76,5% правильно), ніж для слабких ритмів (57,5% правильно). Модель для стану ON досягла точності прогнозу 71,2%.

Умови ВИМК. Модель для елементів у вимкнених умовах також використовувала точність відповіді як залежну змінну з показниками сили, напрямком зонда (бінарний, з категоріями до та після цільового удару), зміщенням зонда (числова змінна із семи рівнями, починаючи від 15 % до 45% переміщення), а також взаємодія між метричною силою та напрямком як фіксовані ефекти, а також із доріжкою та учасниками як випадкові ефекти. Зведення моделі в таблиці 2 показує, що всі фіксовані ефекти, крім метричної сили, роблять значний внесок. Однак, оскільки термін взаємодії Напрямок зонда × метрична міцність є значущим, ми також зберегли основний ефект метричної міцності в моделі. Модель для елементів стану ВИМК. досягла точності прогнозування 71,3%.

Діаграма середньої точності відгуку для семи рівнів зміщення зонда на рис. 3 показує приблизно лінійну тенденцію, яка підтверджує, що перетворення для лінійного зміщення предиктора не є необхідним.

Обговорення

Дослідження 1 мало на меті (1) визначити, чи можуть учасники виконати BDAT, не вважаючи його надто складним, (2) визначити будь-які проблемні тестові завдання, (3) дослідити, чи BDAT чутливий до ступеня музичної підготовки, (4) отримати дані для оцінки параметрів IRT для подальшої побудови адаптивної версії BDAT, і (5) перевірити, чи метрична сила вплинула на точність у оцінці узгодження звуку зонда з ритмом, який раніше не перевірявся за допомогою реальної музики.

Ми виявили, що учасники можуть виконати тест BDAT, і оцінили його як помірно складний (середнє значення 4,3 за шкалою від 1 до 7). Як і очікувалося, учасники з глибокою музичною підготовкою (танцюристи та музиканти) показали значно кращі результати, ніж загалом, із середніми необробленими результатами приблизно на 13% вищими, ніж загалом (рис. 1). Істотний зв'язок між результатами тесту учасників і балами Gold-MSI вказує на те, що учасники з вищим рівнем музичної підготовки та вищими здібностями до сприйняття, за власними оцінками, краще справлялися з цим завданням сприйняття ритму. Рівні кореляції були порівнянними, хоча й трохи нижчими, ніж ті, що були виявлені між Gold-MSI Musical Training і CA-BAT у попередній роботі, r(195)=0,454, p < 0,001 (Harrison & Müllensiefen, 2018). ). Така кореляція помірного розміру була очікуваною, оскільки передбачається, що здатність до сприйняття ритму помірно залежить від музичної підготовки (тобто меншою мірою пов’язана з музичною підготовкою, ніж, наприклад, здатність розрізняти мелодію; Harrison & Müllensiefen, 2018). Це можна інтерпретувати як аргумент на користь того, що на здатність сприйняття ритму впливає генетична схильність (пор. Niarchou et al., 2022.

Обидві моделі відповідей на пояснювальні завдання показали прийнятну прогностичну точність. Модель для елементів у стані ON показала, що метрична міцність була значущим фактором, що визначає точність відповіді, з кращою продуктивністю, коли зонд був розміщений на сильному ударі. Цей результат очікуваний у світлі роботи Палмера та Крумхансла (1990), які виявили, що пробні події, розміщені на сильних ритмах, оцінювалися як такі, що краще відповідають поточному ритмічному малюнку, ніж пробні події на слабких ритмах.

Для умов ВИМК. точність відповіді була значно вищою з більшим зміщенням зонда, як і очікувалося, з приблизно пропорційним зв’язком між точністю відповіді та ступенем зміщення. Напрямок зміщення зонда також був суттєвим визначальним фактором точності відповіді: точність була вищою, коли зонд розташовувався попереду, а не після цільового місця биття. Це протилежна модель результатів до тієї, що була знайдена в попередньому дослідженні Beat Alignment Test за участю 15 професійних музикантів (Van Der Steen et al., 2014), але вона узгоджується з музичною інтуїцією, оскільки певні музичні стилі віддають перевагу ритмічним затримкам, а не музичним подіям, що передують неявним. місця тактів (наприклад, відкладений малий барабан у свінгу; Butterfield, 2010). Це також узгоджується з двома повідомленими результатами психофізики часу. По-перше, ілюзія «заповненої тривалості» змушує слухачів сприймати порожній інтервал як коротший за поділений інтервал (Repp, 2008; Repp & Bruttomesso, 2009); це спонукало б слухачів сприймати трохи запізнілі події після порожніх інтервалів як своєчасні, як ми спостерігали. По-друге, слухачі відчувають «прискорення сприйняття» під час ізохронних послідовностей, демонструючи упередженість у відношенні до повідомлення про останній інтервал як про дещо короткий (Li et al., 2016); це також спонукало б слухачів сприймати пізні події як своєчасні.

Метрична сила ритму сама по собі не була значущим фактором у моделі для елементів OFF, але його взаємодія з напрямком була суттєвою: учасники показали кращий результат, коли зонд запізнювався на слабкому ритмі, ніж коли він приходив пізно на сильному ритмі. . Знову ж таки, це можна інтерпретувати як слухачів, які терпиміше ставляться до музичних подій із невеликою затримкою, особливо коли вони відбуваються після сильних ударів, оскільки це музична особливість у певних стилях, де такі затримки можуть створювати враження «невимушеного» відчуття. Інше можливе пояснення полягає в тому, що зонди, які запізнюються на слабкому ритмі, були найближче до точки, в якій ритм повертається, і їх можна було легше розпізнати як некоректні, порівнюючи їх час із часом повторного входу в ритм».

Дослідження 2

Дослідження 2 мало на меті провести кореляційне дослідження взаємозв’язків між трьома показниками: BDAT, CA-BAT і музичною витонченістю, яку оцінюють користувачі за допомогою опитувальника Gold-MSI (Müllensiefen et al., 2014). Наша мета полягала в тому, щоб краще зрозуміти аспект(и) сприйняття биття, кількісно визначений продуктивністю BDAT.

методи

Учасники

Загалом для цього онлайн-дослідження було набрано 103 учасники. Двоє учасників повідомили про порушення слуху, тому їх виключили з аналізу. У решті вибірки зі 101 учасника 52 ідентифіковані як жінки, 47 як чоловіки, а двоє вирішили не розголошувати цю інформацію. Учасники були віком від 21 до 63 років (M=29.91, SD=7.21).

Учасників набирали через соціальні мережі та електронною поштою. Усі учасники дали інформовану згоду на участь у дослідженні.

Матеріали

Для дослідження 2 була створена батарея з трьох частин, що складається з адаптивної версії BDAT, комп’ютеризованого адаптивного тесту вирівнювання биття (CA-BAT; Harrison & Müllensiefen, 2018) і повної версії опитувальника Gold-MSI (Müllensiefen et. al., 2014), включаючи всі п’ять субшкал, як описано нижче.

У дослідженні BDAT 2 використовувалися ті самі музичні кліпи, що й у дослідженні 1, із розширеним набором стимулів, щоб включити зміну темпу як додатковий випадковий фактор. Невелика варіація темпу гарантувала, що учасники повинні були визначити темп кожного разу, коли вони слухали новий кліп. Таким чином, їхній сприйнятий темп, а також фаза ритму повністю ґрунтувалися на кліпі, який вони чули, а не на розвинених очікуваннях, що темп завжди буде фіксованим.

Для кожного кліпу було п’ять варіацій темпу, що створило 4500 файлів. Темп змінювався парними кроками ±5% від початкових 125 ударів на хвилину, створюючи 119 ударів на хвилину, 122 ударів на хвилину, 125 ударів на хвилину, 128 ударів на хвилину та 132 ударів на хвилину; 5% кроків темпу забезпечували п’ять чітких темпів, але не спотворювали музичний матеріал.

Після аналізу надійності доріжки Дослідження 1 у Дослідженні 2 було виключено використання доріжки 3 у стані ON і доріжок 12, 27 і 30 у стані OFF.

Для Дослідження 2 була створена адаптивна версія BDAT на основі пояснювальних моделей IRT для умов увімкнення та вимкнення, обчислених у Дослідженні 1. У цій адаптивній версії під час кожного нового випробування складність представленого елемента узгоджувалася з продуктивністю учасників, яка була оцінюється динамічно після кожного випробування. Це ґрунтувалося на параметрах складності завдань, обчислених для всіх завдань у Дослідженні 1 (див. Harrison & Müllensiefen, 2018, деталі розрахунків складності завдань). Крім того, стандартні відхилення випадкових перехоплень учасників були вилучені як постійні параметри дискримінації для елементів ON і OFF. Подібним чином, параметри для нижньої та верхньої асимптоти використовувалися як константи для всіх елементів. У моделях IRT здібності людини, а також складність предметів визначаються за одним і тим же показником, шкалою z-оцінки, яка зазвичай варіюється від −4 до 4. Це означає, що, наприклад, учасник із оцінкою здібностей 1 є одним стандартне відхилення вище середнього значення сукупності. Перший елемент адаптивного тесту завжди вибирався таким, щоб мати рівень складності 0, що відповідає середнім здібностям вибірки учасників із дослідження 1.

CA-BAT Метою цього тесту є оцінка здатності слухача сприймати такт за допомогою адаптивної версії тесту на вирівнювання ритму (BAT), який пристосовує рівень складності тесту до кожного учасника шляхом адаптації до його попередніх відповідей (Harrison & Müllensiefen, 2018). Це максимізує кількість інформації, яку кожен наступний елемент дає про фактичні здібності учасника, що, у свою чергу, забезпечує коротший час тестування та, таким чином, підвищує ефективність тесту. Подібно до BDAT, CA-BAT використовує натуралістичні музичні стимули. На відміну від BDAT, стимули не створювалися спеціально для тесту (докладніше див. Harrison & Müllensiefen, 2018), що означає ймовірність незначних часових коливань в межах завдань. Однак це пом’якшується за допомогою 2-парадигми AFC. Для кожного випробування учаснику надається дві версії музичної доріжки, обидві з накладеною метрономічною пробною доріжкою. ON версія доріжки має зонд в такт з місцями музичних ударів, а версія OFF має пробну доріжку, зміщену від місць музичних ударів. Завдання учасника – визначити трасу ON. Оцінка здібностей людини для CA-BAT обчислюється за тими самими принципами, що й для адаптивного BDAT, описаного вище.

Дослідження Gold-MSI 2 використовувало повну версію опитувальника, який оцінював усі п’ять субшкал (активне залучення, здібності до сприйняття, музична підготовка, емоції, співочі здібності), а також шкалу загальної музичної майстерності (GMS), яка спирається на елементи з усіх п'ять субшкал. Загалом анкета Gold-MSI для самооцінки складалася з 41 питання.

Процедура

Дослідження 2 проводилося онлайн за допомогою інтерфейсу на основі пакета psychTestR з відкритим кодом (Harrison, 2020). Усі учасники дали згоду на участь у дослідженні. Їх попросили носити навушники протягом усього тесту та відрегулювати гучність до комфортного рівня. Як і в дослідженні 1, учасників попросили не стукати та не рухатися іншим чином у такт музиці.

Батарея почалася зі збору демографічної інформації, а потім послідували BDAT (25 елементів), анкета GoldMSI (41 питання) і CA-BAT (25 елементів).3 Перед кожним тестуванням учасникам було представлено етап навчання, який включав інструкції. , два приклади стимулів (один для умов увімкнено та один для умов ВИМКНЕНО) і два практичних завдання. Заявлений час тестування становив 25–30 хвилин. Завершення тесту призвело до відображення результатів виконання завдання у вигляді оцінок псевдо-IQ у числовому та графічному форматі (дзвоноподібна крива із середнім значенням 100 і стандартним відхиленням 15), поряд із оцінкою загальної музичної майстерності (GMS).

Результати

Оцінки здібностей BDAT змінювалися від -3,37 до 2,53 (M=0.04, SD=1.17), оцінки здібностей CA-BAT варіювалися від -2,44 до 2,07 (M=0.27, SD=0.78), а оцінки GMS варіювалися від 1,45 до 6,45 (M=4.23, SD=1.18). Для порівняння, опубліковані норми GMS варіюються від 1 до 7, M=4.53, SD=1.15 (Müllensiefen et al., 2013). Були виявлені значні кореляції між показниками BDAT і CA-BAT (r=.23, p=.023; рис. 4), а також між показниками BDAT і GMS (r=. 55, p < 0,001). Дійсно, оцінки BDAT дуже суттєво корелювали з усіма параметрами опитувальника Gold-MSI, причому найсильніші кореляції були з музичною підготовкою та загальним балом GMS.

Показники CA-BAT також суттєво корелювали з усіма параметрами Gold-MSI, за винятком співочих здібностей, хоча в більшості випадків менш сильно, ніж показники BDAT. Найвищу кореляцію виявлено з параметром «Активне залучення» (табл. 3).

Обговорення

Мета дослідження 2 полягала в тому, щоб охарактеризувати зв’язок між ефективністю BDAT, ефективністю CA-BAT і результатами анкети Gold-MSI. Перевірка кореляцій між розмірами Gold-MSI та оцінками BDAT показує, що загальна оцінка GMS і музична підготовка зокрема частково передбачили продуктивність у виконанні завдання продовження прихованого ритму та порівняння BDAT. Регресійний аналіз показав, що підшкали Gold-MSI разом становлять приблизно одну третину варіації балів BDAT (R2=0,34), що вказує на те, що в той час як здатність сприймати удари, індексована BDAT, перебувала під впливом (або, можливо, вплинуло) на музичну підготовку та витонченість, здавалося, що воно також відображало навички чи здібності, які не ґрунтувалися виключно на навчанні чи залученні. Однак скромна кореляція між балами BDAT і CABAT свідчить про те, що ця навичка чи здібність не були ідентичні тим, які вимірювали за допомогою CA-BAT, який менше корелював з оцінкою GMS і більшістю його субфакторів, включаючи музичну підготовку.

Загалом ці результати вказують на те, що аспект сприйняття ритму, перевірений BDAT, більш тісно пов’язаний із загальними музичними навичками, ніж аспект, перевірений CA-BAT. Щоб зробити такий висновок з упевненістю, було б важливо оцінити ступінь, до якої варіативність у кожному тесті відображає похибку вимірювання порівняно з постійним атрибутом учасника, і спостерігати за змінами в обох балах за допомогою втручання в музичне навчання.

Загальна дискусія

Це дослідження розробило та вивчило новий тест сприйняття музичного ритму, який не покладається на синхронне рух до такту. Основна інновація BDAT полягає в тому, що він перевіряє сприйняття музичного ритму за відсутності будь-яких сенсорних сигналів до ритму. У BDAT слухач чує кілька тактів музики на основі ритму, а потім судить про те, чи одна пробна подія ввімкнена або вимкнена такт під час «падіння такту», коли всі ритмічні сигнали до такту видалено. Таким чином, BDAT вимагає від слухача продовжувати сприйняття ритму, сформованого під час прослуховування ритмічної музики через смугу падіння ритму, доки музика не відновиться. BDAT було створено, щоб забезпечити цілеспрямований тест на здатність приховано продовжувати ритм, який не можна безпосередньо дослідити за допомогою тестів, таких як BAT, який дозволяє використовувати локальні акустичні сигнали для визначення часу. Дійсно, результати нашого дослідження BDAT свідчать про те, що BDAT перевіряє аспекти сприйняття биття, які частково не залежать від тих, що перевіряються BAT, як ми обговорюємо нижче.

Серед інших тестів на сприйняття ритму BDAT має ряд переваг. Він використовує різноманітні реалістичні музичні матеріали, складені в стилі електронної танцювальної музики (створені спеціально для іспиту), швидкий в адмініструванні та містить ритми в однозначних місцях (оскільки музика була створена за допомогою часової сітки MIDI). Крім того, його можна використовувати для вивчення сприйняття биття як функції метричної позиції (сильні чи слабкі биття), напрямку зсуву зонда (ранній чи пізній) і ступеня зміщення зонда від биття.

Поточне дослідження перевіряло продуктивність BDAT у двох експериментах. Перший експеримент показав, що BDAT не був оцінений учасниками як дуже складний і що люди з високим ступенем музичної підготовки отримали значно кращі результати в тесті. Однак загальна продуктивність була загалом низькою, у середньому приблизно на 60–70% правильними. Це не дивно, враховуючи, що кожне випробування BDAT має один звук зонда, на відміну від BAT, у якому є цілий метрономічний шлейф звуків зонда. Крім того, коли звук датчика був зміщений, він часто знаходився дуже близько до місця биття, що ускладнювало виявлення зміщення (рис. 2). Обмеження зондів із небільними зондами більшими переміщеннями має призвести до вищих загальних показників продуктивності BDAT у майбутній роботі.

Новий висновок експерименту 1 полягає в тому, що точність визначення того, коли пробна подія знаходиться в такті, суттєво відрізнялася залежно від того, чи був зонд на сильній чи слабкій метричній позиції (біт 3 проти 4) на панелі падіння тактів, з точністю приблизно На 20% вище на сильному ритмі (76,5% проти 57,5% правильно). Цікаво, що музика для нашого дослідження не була складена таким чином, щоб акустично підкреслювати позиції сильних і слабких ударів, що свідчить про потенційно значну роль метричних очікувань зверху вниз у формуванні наших результатів. Наш висновок узгоджується з дослідженням Палмера та Крумхансла (1990), які запропонували слухачам прослухати метрономні послідовності подій однакової гучності та уявити різні метри, і які виявили, що пробні події, розміщені на метрично сильних ударах, оцінювалися як краще відповідні ритму, ніж події на слабких ударах. Однак відмінності в оцінках їхніх зондів були незначними порівняно з великими ефектами, які спостерігалися в поточному дослідженні. Потрібна подальша робота, щоб визначити, чи велика різниця в точності, яку ми бачимо на сильних і слабких ударах, пов’язана з метричними очікуваннями (пор. Iversen та ін., 2009), чи просто відображає той факт, що наша слабка позиція була пізніше в падінні тактів бар, ніж позиція сильного удару. Завдяки такій конструкції будь-який внутрішньо підтримуваний пульс може бути зменшеним і/або менш точним у момент слабкого удару порівняно із сильним просто через більший час, що минув із моменту припинення ритмічних сигналів до тактової структури (Cannon, 2021). У майбутній роботі також було б цікаво визначити, чи метричний ефект, який ми бачимо, з’являється лише після певного віку, відображаючи розвиток метричних знань про переважаючі музичні моделі культури (Nave-Blodgett et al., 2021).

Другий експеримент у нашому дослідженні використовував дані про складність завдань, взяті з першого експерименту, щоб усунути кілька надто складних стимулів і створити адаптивну версію BDAT, у якій складність завдань зростала в міру просування експерименту. Експеримент 2 також запровадив незначну міжпробну варіацію темпу між стимулами, щоб змусити слухачів зробити висновок про темп ритму для кожного випробування, а не формувати попередній темп для всього експерименту, який міг би вплинути на виконання завдання. Усі учасники цього експерименту також пройшли тестування за версією CA-BAT (комп’ютеризовано-адаптивний BAT) і отримали повну анкету Gold-MSI для вимірювання музичної складності, включаючи п’ять субшкал (активне залучення, здібності до сприйняття, музична підготовка, Емоції, співочі здібності). Цей експеримент виявив, що показники BDAT і CA-BAT показали лише помірну кореляцію і що ступінь кореляції цих двох тестів із підшкалами Gold MSI і загальною музичною витонченістю (GMS) суттєво відрізнялася. Наприклад, самооцінка співочих здібностей корелювала з продуктивністю BDAT, але не з продуктивністю CA-BAT. Дійсно, кореляції між продуктивністю BDAT і всіма субшкалами Gold-MSI (і з GMS) були значно вищими, ніж кореляції з продуктивністю CA-BAT (табл. 3), що свідчить про те, що продуктивність за BDAT може бути пов’язана з широким діапазоном музичних здібності.

Однією з музичних здібностей, яка, ймовірно, має відношення до BDAT, є музичні образи під час тактової панелі. Дослідження нейровізуалізації показали, що детальні зображення для музичних патернів включають складну мережу областей мозку, окрім областей, залучених до обробки тактів (Cannon & Patel, 2021; Regev et al., 2021). Крім того, здібності до музичних образів і здібності до імітації висоти виявляються пов’язаними (Greenspon та ін., 2017), що може допомогти пояснити, чому самостійні співочі здібності корелюють із продуктивністю BDAT, якщо слухачі беруть участь у музичних образах під час падіння ритму. Іншою важливою музичною здатністю може бути моторне продовження ритму: хоча учасників просили не рухатися, тонкі рухи та/або рухові образи могли зіграти роль у виконанні. У майбутній роботі було б цікаво визначити, чи продуктивність BDAT пов’язана з індивідуальними відмінностями в здібностях слухових образів (наприклад, як виміряно за шкалою слухових образів Бакнелла; Halpern, 2015), і на фазі продовження завдання синхронізації-продовження .

Іншим фактором, який може допомогти пояснити відносно низьку кореляцію між продуктивністю BDAT і CA-BAT, є той факт, що останній включає компонент пам’яті, оскільки два музичні кліпи потрібно порівняти, щоб визначити, який має безперервні звукові сигнали. BDAT, як і оригінальний BAT, вимагає прослуховування кожного кліпу лише один раз. Іншою відмінністю може бути додаткова слухова обробка, необхідна в CA-BAT для порівняння музичного ритму з одночасно представленою серією звукових сигналів. Загалом, здається, що BDAT забезпечує відмінний тест сприйняття ритму, залучаючи деякі інші когнітивні процеси, ніж CA-BAT. Деякі з цих процесів можуть бути специфічними для продовження ритму (на відміну від початкового розпізнавання ритму).

BDAT пропонує ряд можливих застосувань у вивченні слухової ритмічної обробки людини. Дослідники, які використовують BDAT, можуть вирішити, чи використовувати стимули BDAT, які однакові за темпами (як в експерименті 1) або трохи відрізняються за темпами від випробування до випробування (як в експерименті 2), залежно від їхніх цілей. Крім того, стимули BDAT, які є у вільному доступі, можуть виявитися корисними в ряді досліджень сприйняття биття, включаючи нейронні дослідження, спрямовані на вивчення коливальної нейронної динаміки під час сприйняття биття. (Щоб полегшити таку роботу, онлайн-архів даних для цієї статті містить версії стимулів BDAT без звуків зонда). Завдяки новому дизайну BDAT, будь-які нейронні коливання, пов’язані з биттям, під час смуги ритму не можуть бути спричинені активністю мозку, керованою стимулом, і це може допомогти перевірити існуючі моделі причин пов’язаних з биттям нейронних коливань у головного мозку (Breska & Deouell, 2017; Doelling & Assaneo, 2021; Tal et al., 2017).

Розміщуючи перепади передбачуваної тривалості у музично відповідний час і заповнюючи проміжок відповідним неритмічним музичним вмістом, ці стимули викликають сильне очікування повернення ритму. Таким чином, стимули BDAT можуть мати деякі переваги для вивчення перцептивних і нейронних коливань, залучених до сприйняття ритму, порівняно зі стимулами, що використовувалися в минулому, які досліджують активність після раптового завершення ритмічного стимулу (Hickok та ін., 2015; Stupacher та ін., 2013). ван Брі та ін., 2021). Стимули BDAT також можуть виявитися корисними в майбутніх нейронних дослідженнях музичних образів, якщо такі образи дійсно є одним з когнітивних інструментів, який учасники використовують для виконання завдання. Нарешті, BDAT може виявитися корисним інструментом для досліджень із пацієнтами з руховими розладами або нейродегенеративними захворюваннями. Ґрунтуючись на наших висновках, ми вважаємо, що BDAT є життєздатним і новим інструментом для вивчення сприйняття ритму, який заслуговує на подальше вивчення та розвиток.

Відкритий доступ
Ця стаття поширюється за ліцензією Creative Commons Attribution 4.0 International License, яка дозволяє використовувати, обмінюватися, адаптувати, розповсюджувати та відтворювати на будь-якому носії чи у будь-якому форматі за умови, що ви вказуєте автора(ів) оригіналу ) і джерело, надайте посилання на ліцензію Creative Commons і вкажіть, чи були внесені зміни. Зображення або інші сторонні матеріали в цій статті включені до ліцензії Creative Commons статті, якщо інше не зазначено в кредитній лінії до матеріалу. Якщо матеріал не включено до ліцензії Creative Commons статті, а ваше передбачуване використання не дозволено законодавчими нормами або перевищує дозволене використання, вам потрібно буде отримати дозвіл безпосередньо від власника авторських прав. Щоб переглянути копію цієї ліцензії.

Список літератури

1. Allman, MJ, & Meck, WH (2012). Патофізіологічні спотворення у сприйнятті часу та виконанні на час. Мозок, 135 (3), 656–677.

2. Бегель, В., Бенуа, К.-Е., Корреа, А., Кутанда, Д., Коц, С.А., Белла, С.Д. (2017). "Загублений у часі", але все ще рухається в такт. Neuropsychologia, 94, 129–138.

3. Breska, A., & Deouell, LY (2017). Нейронні механізми тимчасового передбачення на основі ритму: дельта-фазова синхронізація відображає часову передбачуваність, але не ритмічне захоплення. Біологія PLOS, 15(2), стаття e2001665.

4.Бреска, А. та Іврі, Р.Б. (2018). Подвійна дисоціація одноінтервального та ритмічного тимчасового прогнозування при дегенерації мозочка та хворобі Паркінсона. Праці Національної академії наук Сполучених Штатів Америки, 115(48), 12283–12288.

5. Баттерфілд, М. (2010). Розбіжності участі та сприйняття ритмів у джазі. Сприйняття музики, 27 (3), 157–176.

6. Кеннон, Дж. (2021). Ритмічне залучення на основі очікування як безперервний байєсівський висновок. PLOS Computational Biology, 17(6), стаття e1009025.

7. Кеннон, Дж. Дж., Патель, AD (2021). Як перемогти сприйняття кооптує рухову нейрофізіологію. Тенденції когнітивної науки, 25 (2), 137–150.

8. Кочен де Кок, В., Дотов, Д.Г., Іхалайнен, П., Бегель, В., Галтьє, Ф., Лебрен, К., Піко, МС, Дріс, В., Ландрагін, Н., Жені, К. ., Барді, Б., і Далла Белла, С. (2018). Ритмічні здібності та музична підготовка при хворобі Паркінсона: чи допомагають вони? NPJ Хвороба Паркінсона, 4, стаття 8.

9. Далла Белла, С., Фарруджа, Н., Бенуа, К. Е., Бегель, В., Верга, Л., Хардінг, Е., і Коц, С. А. (2017). BAASTA: Батарея для оцінки слухових сенсомоторних здібностей і здібностей до часу. Методи дослідження поведінки, 49 (3), 1128–1145.

10. Далла Белла, С., Фарруджа, Н., Бенуа, К. Е., Бегель, В., Верга, Л., Хардінг, Е., і Коц, С. А. (2017). BAASTA: Батарея для оцінки слухових сенсомоторних здібностей і здібностей до часу. Методи дослідження поведінки, 49 (3), 1128–1145.

11. Doelling, KB, & Assaneo, MF (2021). Нейронні коливання — це радше початок розуміння діяльності мозку, ніж кінець. PLOS Біологія, 19(5), стаття e3001234.

12. Фівеш А., Белла С.Д., Біганд Е., Гордон Р.Л. та Тілманн Б. (2022). Ви отримали ритм або більше: багатовимірність ритмічних здібностей. Увага, сприйняття та психофізика, 84, 1370–1392.

13. Фуджі, С., Шлауг, Г. (2013). Гарвардський тест оцінки ритму (H-BAT): батарея для оцінки сприйняття та виробництва ритму та їх дисоціації. Frontiers in Human Neuroscience, 7, 771.

14. Гран, Дж. А., Бретт, М. (2009). Порушення розрізнення ритму на основі ритму при хворобі Паркінсона. Cortex, 45 (1), 54–61.

15. Грінспон, Е.Б., Пфордрешер, П.К., Халперн, Арканзас (2017). Здатність звуковисотної імітації в розумових перетвореннях мелодій. Сприйняття музики: міждисциплінарний журнал, 34(5), 585–604.

For more information:1950477648nn@gmail.com