Тестване на възприемането на ритъма без сензорни сигнали за ритъма: Тестът за изравняване на ритъма и падането (BDAT), част 2

Резултати

Предварителни анализи

Общо 104 индивида завършиха изцяло Проучване 1, а още 21 отговориха на 29 от 30 стимула, така че техните данни бяха включени в анализа. Нямаше липсващи данни за демографски данни, Gold-MSI въпросник или оценка на трудност на теста. Оценките за трудност варираха от 1 до 7 (M=4.28, SD=1.59), където 1 означаваше много лесно, а 7 означаваше изключително трудно. Оценките на трудност корелират с нивото на музикално обучение, като музикално обучени участници оценяват теста като по-лесен от музикално необучени участници (r=−.406, p <.001). Суровите резултати от теста варират от 7 до 30 правилни от 30 опита (M=18.74, SD=3.96). При участниците корелацията между оценките за трудност и необработените резултати от теста беше значителна (r=−.216, p=.016), което показва, че по-високите възприемани оценки за трудност са свързани с по-лошо представяне на теста.

Доказано е, че музиката има известно влияние върху мозъка и има значителна роля в обучението и подобряването на паметта. Обучението по музика може да осигури много ползи, от интелектуалното развитие в ранна детска възраст до когнитивната функция при по-възрастни хора.

На първо място, музикалното обучение може да подобри слуха и музикалното възприятие на хората. Целта на слуха е да накара хората да възприемат звуците по-ясно и по този начин да различават по-добре информацията в звуците. Музикалната чувствителност може да насърчи разбирането и оценяването на музиката от хората, да засили любовта им към музиката и по този начин да подобри паметта им.

Второ, музикалното обучение също играе важна роля в развитието на мозъка. Изследванията показват, че музикалното обучение може да насърчи нервните клетки в мозъчната кора да генерират повече синаптични връзки, като по този начин подобряват паметта и мисловните способности на мозъка. Може да се каже, че музикалното обучение може да направи мозъка по-гъвкав, като по този начин подобрява мисловните способности и паметта на хората.

Освен това музикалното обучение може да подобри психичното здраве на хората. Проучванията са установили, че музиката може да отпусне хората, да намали негативните емоции като тревожност и депресия и по този начин да подобри психическото състояние на хората. Спокойното и позитивно отношение може да направи хората по-концентрирани и да запомнят информацията ефективно.

За да обобщим, музикалното обучение има много тясна връзка с паметта. Музикалното обучение може не само да подобри слуха и музикалната чувствителност на хората, но и да насърчи развитието на мозъка и психичното здраве. Затова може и да прекарвате повече време в практикуване на музика, за да направите мозъка си по-гъвкав и паметта си по-ефективна! Вижда се, че трябва да подобрим паметта си. Cistanche deserticola може значително да подобри паметта, тъй като Cistanche deserticola е традиционен китайски лекарствен материал с много уникални ефекти, един от които е да подобрява паметта. Ефикасността на мляното месо идва от различните активни съставки, които съдържа, включително киселина, полизахариди, флавоноиди и др. Тези съставки могат да насърчат здравето на мозъка по различни начини.

Щракнете върху познайте начините за подобряване на мозъчната функция

надеждността на отговора на участниците беше проверена чрез изследване дали някой от участниците даде всички/почти всички отговори „ВКЛЮЧЕНО” или всички/почти всички „ИЗКЛЮЧЕНО” отговори; не е идентифициран такъв участник, което предполага, че тестът е взет на сериозно.

Резултатите за Gold MSI Music Training варираха от 7 до 46 (M = 27.41, SD=12.85; точков диапазон от 7 до 49), Резултатите за Gold MSI Perceptual Abilities варираха от 22 до 62 (M {{ 10}}.60, SD=8.51; точков диапазон от 9 до 63). Тези стойности приличат на публикувани норми, извлечени от извадка от близо 150000 участници от общата популация (M=26.52, SD=11.44 за музикално обучение и M {{22} }.20, SD=7.86 за перцептивни способности; Müllensiefen et al., 2014). Установена е силно значима корелация между необработените резултати на BDAT и резултатите от въпросника за самоотчитане на Gold-MSI по подскалите на Музикално обучение и Възприемателни способности (r=.324, p < .001; r=.297 , p <.001 съответно).

Отговори на отделни песни

Средната точност на отговора за всяка от 3-те 0 писти беше изчислена чрез преброяване на броя на правилните отговори на тази писта във всички тествани позиции на сондата, разделен на общия брой отговори на тази писта. Всички точности бяха над шансовото ниво от 0,5 (диапазон=.53–.744, M=.63, SD=.48). Средните стойности на пистата обаче се различават, когато се изчисляват поотделно за ВКЛ. и ИЗКЛ. В състояние ON общата точност беше по-висока (M=0.67, SD=.47) и само една писта (Track 3) имаше по-ниска шансова производителност (M=.42, SD=.50). В състояние ИЗКЛЮЧЕНО общата точност беше по-ниска, отколкото в състояние ВКЛЮЧЕНО (M=.58, SD=.49), като три песни показват нива на точност под шанса (Пътека 12, M {{25 }}.48, SD=0.50; Писта 27, M=0.48, SD=0.50; Писта 30, M = 0.49, SD {{ 37}}.50; за данни за точност на отделни следи вижте цифрите в Допълнителна информация). Тъй като средните стойности под шанса могат да бъдат показателни за отклонение на стимула, пътека 3 беше изключена от по-нататъшен анализ на състоянието ВКЛЮЧЕНО, а песните 12, 27 и 30 бяха изключени от по-нататъшни анализи на състоянието ИЗКЛЮЧЕНО.

Ефект от групата участници: Разлики между музикално обучени и широката публика.

Проучване 1 включва извадка от 40 музиканти, 19 танцьори и 64 лица от широката публика. Двама души предпочетоха да не разкриват тази информация и затова бяха отстранени от анализа на ефекта на групата. Незначимият тест на Левен не показа нарушение на предположението за равенство на дисперсии, F(2, 120)=.326, p=.723. Еднопосочен анализ на дисперсията (ANOVA) откри значителен ефект на групата, F(2, 120)=6.04, p=.003; анализът на контрастите обаче не показа значителна разлика между танцьори и музиканти, t(120)=−1.12, p=.265, които следователно бяха обединени в група с „музикално обучение“ (N {{ 23}}) и в сравнение с широката публика (N=64). Музикално обучените хора се различават от широката публика, t(120)=2.88, p=.005, като първите имат по-висок резултат (M=19.92, SD {{32} }.09 спрямо M=17.64, SD=3.59; Фигура 2, срв. Таблици с допълнителна информация S1–S4).

Моделиране на реакцията на обяснителен елемент

За моделиране на трудността на елемента на ниво индивидуално изпитване ние използвахме подхода, очертан в Harrison и Müllensiefen (2018) и Larrouy-Maestri, Harrison & Müllensiefen (2019), въз основа на обяснителната рамка за моделиране на реакцията на елемент, изложена в De Boeck и Уилсън (2004). Моделът на отговор на елемента е под формата на обобщен модел със смесен ефект с функция за логистична връзка (известен също като модел на логистична регресия със смесен ефект) и модифицирани асимптоти (Harrison & Müllensiefen, 2018). Този модел възпроизвежда четирипараметърен логистичен IRT модел, в който параметрите за отгатване, дискриминация и невнимание са ограничени да не варират в рамките на банката елементи (Magis & Raîche, 2012). В допълнение към калибрирането на трудността на отделните елементи, обяснителният модел на реакция на елемент също позволява количествено определяне на връзката между трудността на елемента и структурните характеристики на елемента (изместване на сондата, посока на сондата, сила на целевия удар), което е полезно за изследване на предположенията на теста и допринасяне за валидността на конструкта му. Обобщените модели със смесени ефекти бяха изчислени отделно за ВКЛ. и ИЗКЛ.

В състояние

Моделът за елементите в състояние ВКЛЮЧЕНО включва двоичната точност на отговора (0 или 1) като зависима променлива, метрична сила като единствен фиксиран ефект (двоичен, с Target Beat 4 кодиран като слаб и Target Beat 3 кодиран като силен) и идентификатор на участник, както и проследяване като случаен ефект. Моделът беше подходящ с помощта на функциите gamer () от R пакета lme4 и logit.2asym() от R пакета psyche. Обобщение на модела е дадено в таблица 1, което показва значителен ефект за силни удари, като представянето е по-добро при силни удари (76,5% правилни), отколкото при слаби удари (57,5% правилни). Моделът за състоянието ON постигна точност на прогнозиране от 71,2%.

ИЗКЛЮЧЕНО състояние Моделът за елементите в изключено състояние също използва точността на реакцията като зависима променлива, с метрична сила, посока на сондата (двоична, с категории преди и след целевия удар), изместване на сондата (числова променлива със седем нива, вариращи от 15 % до 45% изместване) и взаимодействие между метричната сила и посоката като фиксирани ефекти и с трасето и участниците като произволни ефекти. Обобщението на модела в таблица 2 показва, че всички фиксирани ефекти, с изключение на метричната сила, имат значителен принос. Въпреки това, тъй като терминът на взаимодействие Посока на сондата × Метрична якост е значителен, ние също запазихме основния ефект на метричната якост в модела. Моделът за елементите в състояние OFF постигна точност на прогнозиране от 71,3%.

Графиката на средната точност на реакцията през седемте нива на изместване на сондата на Фиг. 3 показва приблизително линейна тенденция, която потвърждава, че не е необходима трансформация за изместването на линейния предиктор.

Дискусия

Проучване 1 имаше за цел (1) да определи дали участниците биха могли да направят BDAT, без да го преживеят като прекалено трудно, (2) да идентифицира всички проблемни тестови елементи, (3) да проучи дали BDAT е чувствителен към степента на музикално обучение, (4) да получи данни за оценка на параметрите на IRT за последващото изграждане на адаптивна версия на BDAT и (5) вижте дали метричната сила е повлияла на точността при преценката на подравняването на звука на сондата с ритъм, който не е бил изследван преди с истинска музика.

Установихме, че участниците могат да направят BDAT и го оцениха като умерено трудно (средно 4,3 по скала от 1 до 7). Както се очакваше, участниците с обширно музикално обучение (танцьори и музиканти) се представиха значително по-добре от широката публика, със средни сурови резултати с около 13% по-високи от широката публика (фиг. 1). Значителна връзка между резултатите от теста на участниците и резултатите от Gold-MSI показва, че участниците с по-високо ниво на музикално обучение и по-високи способности за възприятие, според самооценката, са по-добри в тази задача за възприемане на ритъм. Нивата на корелация бяха сравними, макар и малко по-ниски, от установените между Gold-MSI Musical Training и представянето на CA-BAT в предишна работа, r(195)=.454, p < .001 (Harrison & Müllensiefen, 2018 ). Такава умерено голяма корелация се очакваше, тъй като се предполага, че способностите за възприемане на тактове зависят умерено от музикалното обучение (т.е. по-слабо свързани с музикалното обучение, отколкото например способността за мелодична дискриминация; Harrison & Müllensiefen, 2018). Това може да се тълкува като аргумент, че способностите за възприемане на бийт са повлияни от генетични предразположения (вж. Niarchou et al., 2022.

И двата модела на отговор на обяснителни елементи показаха приемлива предсказваща точност. Моделът за артикули в състояние ON показа, че метричната сила е важен фактор, определящ точността на отговора, с по-добро представяне, когато сондата е поставена на силен удар. Този резултат се очаква в светлината на работата на Palmer и Krumhansl (1990), които установиха, че пробните събития, поставени на силни удари, са оценени като подходящи за продължаващ ритмичен модел по-добре от пробните събития на слаби удари.

За състоянието ИЗКЛЮЧЕНО, точността на отговора беше значително по-висока с по-голямо изместване на сондата, както се очакваше, с приблизително пропорционална връзка между точността на отговора и степента на изместване. Посоката на изместване на сондата също беше важен фактор за точността на реакцията: точността беше по-висока, когато сондата беше поставена пред, а не след местоположението на целевия удар. Това е обратен модел на резултати от този, открит в по-ранно проучване на Beat Alignment Test с 15 професионални музиканти (Van Der Steen et al., 2014), но е в съответствие с музикалната интуиция, тъй като някои музикални стилове предпочитат ритмичните забавяния, а не музикалните събития пред подразбиращите се бийт местоположения (напр. забавена примка в суинг; Butterfield, 2010). Той също така е в съгласие с два отчетени резултата от психофизичната синхронизация. Първо, илюзията за „запълнена продължителност“ кара слушателите да възприемат празния интервал като по-кратък от подразделения интервал (Repp, 2008; Repp & Bruttomesso, 2009); това би накарало слушателите да възприемат леко закъснелите събития след празни интервали като навреме, както отбелязахме. Второ, слушателите изпитват „перцептивно ускорение“ по време на изохронни последователности, показвайки пристрастие към отчитане на последния интервал като леко кратък (Li et al., 2016); това също би накарало слушателите да възприемат късните събития като навреме.

Метричната сила на ритъма беше незначителен фактор сама по себе си в модела за ИЗКЛЮЧЕНИ елементи, но взаимодействието му с посоката беше значително: участниците се представиха по-добре, когато сондата дойде късно при слабия ритъм, отколкото когато дойде късно при силния ритъм . Отново, това може да се тълкува като слушателите, които са по-толерантни към леко забавени музикални събития, особено когато идват след силни ритми, тъй като това е музикална характеристика в определени стилове, където такива закъснения могат да създадат впечатлението за „спокойно“ усещане. Друго възможно обяснение е, че сондите, попадащи късно на слабия ритъм, са били най-близо до точката, в която ритъмът се връща и могат да бъдат по-лесно разпознати като извън ритъма чрез сравняване на времето им с времето на връщане на ритъма.'

Проучване 2

Проучване 2 имаше за цел да проведе корелативно изследване на връзките между три резултата: BDAT, CA-BAT и музикалната сложност, отчетена от самите тях, количествено определена чрез въпросника Gold-MSI (Müllensiefen et al., 2014). Нашата цел беше да разберем по-добре аспекта(ите) на възприемането на ритъма, определен количествено чрез производителността на BDAT.

Методи

Участници

Общо 103 участници бяха наети за това онлайн проучване. Двама участници съобщиха за увреждания на слуха и поради това бяха изключени от анализа. В останалата извадка от 101 участници, 52 идентифицирани като жени, 47 като мъже, а двама избраха да не разкриват тази информация. Участниците бяха на възраст от 21 до 63 години (M=29.91, SD=7.21).

Участниците бяха наети чрез социални медии и покани по имейл. Всички участници предоставиха информирано съгласие за участие в проучването.

Материали

За Проучване 2 беше конструирана батерия от три части, състояща се от адаптивна версия на BDAT, Компютъризиран адаптивен тест за подравняване на ударите (CA-BAT; Harrison & Müllensiefen, 2018) и пълната версия на въпросника Gold-MSI (Müllensiefen et al., 2014), включително всичките пет подскали, както е описано по-долу.

Проучване 2 на BDAT използва същите музикални клипове като Проучване 1, като наборът от стимули е разширен, за да включва вариация на темпото като допълнителен случаен фактор. Лека промяна в темпото гарантира, че участниците трябва да идентифицират темпото всеки път, когато слушат нов клип. По този начин тяхното възприемано темпо, както и фазата на ритъма се основават изцяло на клипа, който чуват, а не на развито очакване, че темпото винаги ще бъде фиксирано.

Имаше пет вариации на темпото на всеки клип, което доведе до 4500 файла. Темпото варираше на равномерни стъпки ±5% от първоначалните 125 bpm, произвеждайки 119 bpm, 122 bpm, 125 bpm, 128 bpm и 132 bpm; 5% темпови стъпки осигуряват пет перцептивно различни темпа, но не изкривяват музикалния материал.

След анализа на надеждността на трасето на Проучване 1, Проучване 2 елиминира използването на Трак 3 в състояние ВКЛЮЧЕНО и Тракове 12, 27 и 30 в състояние ИЗКЛ.

За Проучване 2 беше създадена адаптивна версия на BDAT въз основа на обяснителните IRT модели за ВКЛ. и ИЗКЛ. условия, изчислени в Проучване 1. В тази адаптивна версия, при всеки нов опит, трудността на представения елемент беше съпоставена с представянето на участниците, което беше оценява се динамично след всеки опит. Това се основава на параметрите за трудност на предмета, изчислени за всички елементи в Проучване 1 (вижте Harrison & Müllensiefen, 2018, за подробности относно изчисленията на трудността на предмета). В допълнение, стандартните отклонения на случайните прихващания на участниците бяха извлечени като постоянни параметри на дискриминация за ВКЛ. и ИЗКЛ. По подобен начин параметрите за долната и горната асимптота бяха използвани като константи във всички елементи. В IRT моделите способностите на човека, както и трудностите на предмета, се дефинират по една и съща метрика, скала z-резултат, обикновено варираща от −4 до 4. Това означава, че например участник с резултат на способностите 1 е един стандартно отклонение над средната популация. Първият елемент от адаптивния тест винаги е избиран да има ниво на трудност 0, съответстващо на средната способност на извадката от участниците от Проучване 1.

CA-BAT Целта на този тест е да се оцени способността на слушателя за възприемане на ритъм, като се използва адаптивна версия на теста за изравняване на ритъма (BAT), който приспособява нивото на трудност на теста към всеки участник, като се адаптира към предишните му отговори (Harrison & Müllensiefen, 2018). Това увеличава максимално количеството информация, която всеки следващ елемент дава за действителните способности на участника, което от своя страна осигурява по-кратко време за тестване и по този начин подобрява ефективността на теста. Подобно на BDAT, CA-BAT използва натуралистични музикални стимули. За разлика от BDAT, стимулите не са създадени специално за теста (вижте Harrison & Müllensiefen, 2018, за подробности), което означава, че са вероятни незначителни времеви флуктуации в рамките на елементите. Това обаче се смекчава чрез използване на 2-AFC парадигма. За всяко изпитание на участника се представят две версии на музикална песен, и двете насложени с метрономична пробна песен. Версията ВКЛЮЧЕНА на пистата има сондата в синхрон с местата на музикалния ритъм, докато версията ИЗКЛЮЧЕН има пистата на сондата, изместена от местата на музикалния ритъм. Задачата на участника е да идентифицира пистата ON. Резултатът на способността на дадено лице за CA-BAT се изчислява, като се следват същите принципи като за адаптивния BDAT, описан по-горе.

Проучване Gold-MSI 2 използва пълната версия на въпросника, който оценява всичките пет подскали (Активна ангажираност, Способности за възприемане, Музикално обучение, Емоция, Способности за пеене), както и скалата за обща музикална сложност (GMS), която се основава на елементи от всички пет подскали. Като цяло, въпросникът за самоотчитане на Gold-MSI се състои от 41 въпроса.

Процедура

Проучване 2 е проведено онлайн с помощта на интерфейс, базиран на пакета psychTestR с отворен код (Harrison, 2020). Всички участници са дали съгласието си за участие в проучването. Те бяха помолени да носят слушалки през цялото времетраене на теста и да регулират силата на звука до удобно ниво. Както в проучване 1, участниците бяха помолени да не почукват или да се движат по друг начин в ритъма на музиката.

Батерията започна със събиране на демографска информация и беше последвана от BDAT (25 елемента), GoldMSI въпросник (41 въпроса) и CA-BAT (25 елемента).3 Преди всеки тест на участниците беше представена фаза на обучение, която включваше инструкции , два примерни стимула (един за условие ВКЛЮЧЕНО и един за състояние ИЗКЛЮЧЕНО) и два елемента за упражнение. Отчетеното време за тестване е 25–30 минути. Завършването на теста доведе до показване на изпълнението на задачата като псевдо-IQ резултати в цифров, както и графичен формат (камбановидна крива със средна стойност от 100 и стандартно отклонение от 15), заедно с резултата за обща музикална сложност (GMS).

Резултати

Резултатите от способностите на BDAT варират от −3,37 до 2,53 (M=0.04, SD=1.17), резултатите от способностите CA-BAT варират от −2,44 до 2,07 (M=0.27, SD=0.78) и GMS резултатите варират от 1,45 до 6,45 (M=4.23, SD=1.18). За сравнение, публикуваните норми на GMS варират от 1 до 7, M=4.53, SD=1.15 (Müllensiefen et al., 2013). Бяха открити значителни корелации между резултатите от BDAT и CA-BAT (r=.23, p=.023; Фиг. 4), както и между резултатите от BDAT и GMS (r=. 55, p <.001). Наистина, резултатите от BDAT са силно корелирани с всички измерения на въпросника Gold-MSI, като най-силните корелации са с музикалното обучение и общия GMS резултат.

Резултатите от CA-BAT също са значително корелирани с всички измерения на Gold-MSI, с изключение на способностите за пеене, макар и в повечето случаи по-слабо от резултатите от BDAT. Най-висока корелация е открита с измерението Активна ангажираност (Таблица 3).

Дискусия

Целта на проучване 2 беше да се характеризират връзките между представянето на BDAT, представянето на CA-BAT и резултатите от въпросника Gold-MSI. Проверката на корелациите между размерите на Gold-MSI и резултатите от BDAT показва, че общият резултат от GMS и в частност музикалното обучение са частично предсказали представянето на задачата за продължаване на скрития ритъм и сравнение на BDAT. Регресионният анализ показа, че субскалите Gold-MSI колективно представляват около една трета от вариациите в BDAT резултатите (R2=.34), което показва, че въпреки че способността за възприемане на удари, индексирана от BDAT, е повлияна от (или вероятно повлиян) музикално обучение и изтънченост, изглежда също така отразява умение или способност, които не се основават единствено на обучение или ангажираност. Въпреки това, скромната корелация между резултатите от BDAT и CABAT предполага, че това умение или способност не е идентично с това, измерено от CA-BAT, което е по-слабо свързано с резултата от GMS и повечето от неговите подфактори, включително музикално обучение.

Като цяло, тези резултати показват, че аспектът на усещането за ритъм, тестван от BDAT, е по-тясно свързан с общите музикални умения, отколкото аспектът, тестван от CA-BAT. За да се направи такова заключение с увереност, би било от съществено значение да се прецени степента, до която променливостта във всеки тест отразява грешката на измерване спрямо последователен атрибут на участника и да се наблюдават промените в двата резултата с интервенции за музикално обучение.

Генерална дискусия

Това проучване разработи и изследва нов тест за възприемане на музикален ритъм, който не разчита на синхронизирано движение с ритъма. Основната иновация на BDAT е, че тества възприемането на музикален ритъм при липса на каквито и да било сензорни знаци за ритъма. В BDAT слушателят чува няколко такта базирана на ритъм музика и след това преценява дали едно събитие на сондата е включено или извън ритъма по време на „намаляване на ритъма“, когато всички ритмични знаци към ритъма са премахнати. По този начин BDAT изисква от слушателя да продължи възприятието за ритъм, образувано, докато слуша ритмична музика през лента за падане на ритъм, докато музиката се възобнови. BDAT е създаден, за да осигури фокусиран тест на способността за скрито продължаване на ритъм, който не може да бъде директно изследван от тестове като BAT, който позволява използването на локални акустични сигнали при преценка на времето. Наистина, резултатите от нашето проучване на BDAT предполагат, че BDAT тества аспекти на възприемането на ритъма, които са частично независими от тези, тествани от BAT, както обсъждаме по-долу.

Сред другите тестове за възприятие на ритъма, BDAT има няколко предимства. Той използва разнообразие от реалистични музикални материали, композирани в стила на електронната денс музика (създадена специално за теста), бърз е за администриране и има ритми на недвусмислени места (тъй като музиката е композирана с помощта на времева мрежа MIDI). Освен това може да се използва за изследване на възприемането на удари като функция на метрична позиция (силни срещу слаби удари), посока на разместване на сондата (рано срещу късно) и степен на изместване на сондата от удари.

Настоящото проучване изследва ефективността на BDAT в два експеримента. Първият експеримент показа, че BDAT не е оценен като много труден от участниците и че лицата с висока степен на музикално обучение са постигнали значително по-добри резултати на теста. Въпреки това, цялостното представяне като цяло беше ниско, средно около 60%–70% правилно. Това не е изненадващо, като се има предвид, че всяко изпитване на BDAT има един звук от сондата, за разлика от BAT, в която има цяла метрономична поредица от звуци от сондата. Освен това, когато звукът на сондата беше неправилно подравнен, той често беше много близо до местоположението на удара, което правеше разминаването трудно за откриване (фиг. 2). Ограничаването на сондата извън ритъма до по-големи измествания трябва да доведе до по-високи общи резултати за ефективност на BDAT в бъдеща работа.

Ново откритие от експеримент 1 е, че точността при преценката кога събитие на сондата е в ритъма се различава значително в зависимост от това дали сондата е била на силна спрямо слаба метрична позиция (ритъм 3 срещу 4) в лентата за падане на ритъма, с точност около 20% по-високо при силния ритъм (76,5% срещу 57,5% правилно). Интересното е, че музиката за нашето изследване не е композирана по начин, който акустично да подчертава силните спрямо слабите позиции на ритъма, което предполага потенциално значителна роля за метричните очаквания отгоре надолу при оформянето на нашите резултати. Нашето откритие е в съответствие с изследването на Palmer и Krumhansl (1990), които накараха слушателите да слушат метрономни последователности от събития с еднаква сила на звука и да си представят различни метри, и които откриха, че сондажните събития, поставени върху метрично силни удари, са оценени като по-подходящи за ритъма от събития на слаби удари. Въпреки това, разликите в техните оценки на сондата бяха фини в сравнение с големите ефекти, наблюдавани в настоящото проучване. Необходима е по-нататъшна работа, за да се определи дали голямата разлика в точността, която виждаме при силни спрямо слаби бийтове, се дължи на метрични очаквания (вж. Iversen et al., 2009), или просто отразява факта, че нашата позиция на слаб ритъм е била по-късно в спада на бийта бар от позицията на силния удар. Поради този дизайн, всеки вътрешно поддържан пулс може да бъде намален и/или по-малко прецизен по време на слабия срещу силния ритъм просто поради по-голямото време, изминало от спирането на ритмичните сигнали за структурата на ритъма (Cannon, 2021). В бъдеща работа също би било интересно да се определи дали метричният ефект, който виждаме, се появява едва след определена възраст, отразявайки развитието на метричните познания за преобладаващите музикални модели на културата (Nave-Blodgett et al., 2021).

Вторият експеримент в нашето проучване използва данни за трудността на елементите, взети от първия експеримент, за да елиминира няколко прекалено трудни стимула и да създаде адаптивна версия на BDAT, в която трудността на елементите нараства с напредването на експеримента. Експеримент 2 също така въведе лека междинна промяна на темпото между стимулите, за да принуди слушателите да направят извод за темпото на ритъма при всеки опит, вместо да формират предварително темпо за целия експеримент, което може да повлияе на изпълнението на задачата. Всички участници в този експеримент също бяха тествани на версия на CA-BAT (компютърно-адаптивната BAT) и получиха пълния въпросник Gold-MSI за измерване на музикалната сложност, включително пет подскали (Активна ангажираност, Възприемателни способности, Музикално обучение, Емоция, Певчески способности). Този експеримент установи, че представянето на BDAT и CA-BAT показва само скромна корелация и че степента, до която двата теста корелират с подскалите на Gold MSI и с общата музикална сложност (GMS), се различава значително. Например, самоотчетените способности за пеене корелират с представянето на BDAT, но не и с представянето на CA-BAT. Наистина, корелациите между представянето на BDAT и всички подскали на Gold-MSI (и с GMS) са значително по-високи от корелациите с представянето на CA-BAT (Таблица 3), което предполага, че представянето на BDAT може да бъде свързано с широк диапазон от музикални способности.

Една музикална способност, която вероятно ще бъде от значение за BDAT, е музикалното изображение по време на лентата за ритъм и падане. Изследванията на невроизобразяването показват, че подробните изображения за музикални модели включват сложна мрежа от мозъчни региони, освен регионите, участващи в обработката на ритъма (Cannon & Patel, 2021; Regev et al., 2021). Освен това, способностите за музикални изображения и способностите за имитация на височина изглежда са свързани (Greenspon et al., 2017), което би могло да помогне да се обясни защо самостоятелно свързаните способности за пеене корелират с представянето на BDAT, ако слушателите участват в музикални изображения по време на падането на ритъма. Друга подходяща музикална способност може да бъде моторно продължение на ритъм: въпреки че участниците бяха помолени да не се движат, фините движения и/или двигателните образи може да са изиграли роля в изпълнението. В бъдеща работа би било интересно да се определи дали представянето на BDAT е свързано с индивидуални разлики в способностите за слухови изображения (напр., измерени чрез Bucknell Auditory Imagery Scale; Halpern, 2015), и във фазата на продължение на задача за синхронизиране-продължение .

Друг фактор, който би могъл да помогне да се обясни сравнително ниската корелация между производителността на BDAT и CA-BAT, е фактът, че последният включва компонент на паметта, тъй като два музикални клипа трябва да бъдат сравнени, за да се определи кой има непрекъснати звукови сигнали. BDAT, подобно на оригиналния BAT, изисква само едно слушане на всеки клип. Друга разлика може да бъде допълнителната слухова обработка, необходима в CA-BAT за сравняване на музикалния ритъм с едновременно представена серия от звукови сигнали. По-общо казано, изглежда, че BDAT осигурява отличителен тест за възприемане на ритъма, като включва някои различни когнитивни процеси от CA-BAT. Някои от тези процеси може да са специфични за продължаването на удара (за разлика от първоначалното разпознаване на удара).

BDAT предлага набор от възможни приложения в изследването на човешката слухова ритмична обработка. Изследователите, използващи BDAT, могат да решат дали да използват BDAT стимули, които са с еднакви темпове (както в експеримент 1) или леко различни в темпове от опит до опит (както в експеримент 2), в зависимост от техните цели. Освен това, BDAT стимулите, които са свободно достъпни, могат да се окажат полезни в редица изследвания на възприятие на ритъма, включително невронни изследвания, насочени към изучаване на осцилаторната невронна динамика по време на възприемане на ритъм. (За да се улесни такава работа, онлайн архивът с данни за тази статия включва версии на BDAT стимули без звуци на сондата). Благодарение на новия бийт-дроп дизайн на BDAT, всички свързани с бийтовете невронни трептения по време на бийтдроп лентата не могат да се дължат на стимулирана от стимули мозъчна активност и това може да помогне за тестване на съществуващи модели на причините за свързани с бийтове невронни трептения в мозъка (Breska & Deouell, 2017; Doelling & Assaneo, 2021; Tal et al., 2017).

Чрез поставяне на удари с предвидима продължителност в музикално подходящи моменти и запълване на празнината с подходящо неритмично музикално съдържание, тези стимули предизвикват силно очакване за връщане на ритъма. Следователно BDAT стимулите могат да имат някои предимства за изучаване на перцептивни и невронни трептения, включени във възприятието на ритъма, в сравнение със стимули, използвани в миналото, които изследват активността след внезапния край на ритмичен стимул (Hickok et al., 2015; Stupacher et al., 2013). ; van Bree et al., 2021). Стимулите BDAT могат също да се окажат полезни в бъдещи невронни изследвания на музикални изображения, ако такива изображения наистина са един когнитивен инструмент, който участниците използват, за да изпълнят задачата. И накрая, като една текуща употреба на НДНТ, BDAT може да се окаже полезен инструмент за проучвания с пациенти с двигателни нарушения или невродегенеративни заболявания. Въз основа на нашите констатации смятаме, че BDAT е жизнеспособен и нов инструмент за изследване на възприемането на ритъма и заслужава по-нататъшно проучване и развитие.

Свободен достъп
Тази статия е лицензирана съгласно Creative Commons Attribution 4.0 Международен лиценз, който позволява използване, споделяне, адаптиране, разпространение и възпроизвеждане във всякакъв носител или формат, стига да посочите подходящото признание на оригиналния автор(и) ) и източника, осигурете връзка към лиценза Creative Commons и посочете дали са направени промени. Изображенията или други материали на трети страни в тази статия са включени в лиценза Creative Commons на статията, освен ако не е посочено друго в кредитната линия към материала. Ако материалът не е включен в лиценза Creative Commons на статията и предвидената от вас употреба не е разрешена от законови разпоредби или надвишава разрешената употреба, ще трябва да получите разрешение директно от притежателя на авторските права. За да видите копие на този лиценз.

Препратки

1. Allman, MJ, & Meck, WH (2012). Патофизиологични изкривявания във възприемането на времето и изпълнението във времето. Мозък, 135 (3), 656–677.

2. Бегел, В., Беноа, К.-Е., Кореа, А., Кутанда, Д., Коц, С.А., & Бела, С.Д. (2017). „Изгубени във времето“, но все още движещи се в ритъма. Neuropsychologia, 94, 129–138.

3. Breska, A., & Deouell, LY (2017). Невронни механизми на базирано на ритъм времево прогнозиране: Делта фазовото заключване отразява времевата предвидимост, но не и ритмичното увличане. PLOS Биология, 15 (2), член e2001665.

4. Breska, A., & Ivry, RB (2018). Двойна дисоциация на едноинтервално и ритмично времево предсказване при церебеларна дегенерация и болест на Паркинсон. Сборник на Националната академия на науките на Съединените американски щати, 115 (48), 12283–12288.

5. Бътърфийлд, М. (2010). Партисипаторни несъответствия и възприятието на бийтовете в джаза. Музикално възприятие, 27 (3), 157–176.

6. Кенън, Дж. (2021). Основано на очакванията ритмично увличане като непрекъснато байесово заключение. PLOS Computational Biology, 17(6), член e1009025.

7. Cannon, JJ, & Patel, AD (2021). Как да победим възприятието кооптира моторната неврофизиология. Тенденции в когнитивната наука, 25 (2), 137–150.

8. Кохен Де Кок, В., Дотов, Д.Г., Ихалайнен, П., Бегел, В., Галтие, Ф., Лебрун, К., Пико, МС, Дрис, В., Ландрагин, Н., Жени, К. ., Барди, Б. и Дала Бела, С. (2018). Ритмични способности и музикално обучение при болестта на Паркинсон: Помагат ли? NPJ Болест на Паркинсон, 4, член 8.

9.Dalla Bella, S., Farrugia, N., Benoit, CE, Bégel, V., Verga, L., Harding, E., & Kotz, SA (2017). BAASTA: Батерия за оценка на слуховите сензорно-моторни способности и способности за определяне на времето. Методи за изследване на поведението, 49 (3), 1128–1145.

10.Dalla Bella, S., Farrugia, N., Benoit, CE, Bégel, V., Verga, L., Harding, E., & Kotz, SA (2017). BAASTA: Батерия за оценка на слуховите сензорно-моторни способности и способности за определяне на времето. Методи за изследване на поведението, 49 (3), 1128–1145.

11. Doelling, KB, & Assaneo, MF (2021). Невронните трептения са по-скоро начало към разбирането на мозъчната дейност, отколкото край. PLOS Biology, 19 (5), член e3001234.

12. Fiveash, A., Bella, SD, Bigand, E., Gordon, RL, & Tillmann, B. (2022). Имате ритъм или нещо повече: Многоизмерността на ритмичните способности. Внимание, възприятие и психофизика, 84, 1370–1392.

13. Фуджи, С. и Шлауг, Г. (2013). Тестът за оценка на ударите на Харвард (H-BAT): Батерия за оценка на възприятието и производството на удари и тяхната дисоциация. Граници в човешката невронаука, 7, 771.

14.Grahn, JA, & Brett, M. (2009). Нарушаване на разграничаването на ритъма на базата на ритъм при болестта на Паркинсон. Cortex, 45 (1), 54–61.

15. Greenspon, EB, Pfordresher, PQ, & Halpern, AR (2017). Способност за имитация на височина при мислени трансформации на мелодии. Музикално възприятие: Интердисциплинарен журнал, 34 (5), 585–604.

For more information:1950477648nn@gmail.com