JoVE Logo
Authors
Contact Us

Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • תוצאות
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

הקורלציה העצבית של הקשבה למרווחים עיצורים ומרוחקים נחקרה באופן נרחב, אך המנגנונים העצביים הקשורים בהפקת אינטרוולים עצביים ומרוחקים פחות ידועים פחות. במאמר זה, בדיקות התנהגותיות ו- fMRI משולבות במרווחי הזיהוי והזמרה של המרווח לתיאור מנגנונים אלה.

Abstract

הקורלציה העצבית של התפיסה והתפיסה של הדיסוננס נחקרה באופן נרחב, אך לא את הקואורדיטים העצביים של ייצור התהוות והדיסוננס. האופן הפשוט ביותר של הפקה מוסיקלית הוא שירה, אבל, מנקודת מבט הדמיה, זה עדיין מציג אתגרים יותר מאשר להקשיב כי זה כרוך בפעילות המוטורית. שירה מדויקת של אינטרווליים מוסיקליים דורש שילוב בין עיבוד משוב השמיעה לבין בקרת מנוע קולי כדי לייצר כראוי כל הערה. פרוטוקול זה מציג שיטה המאפשרת ניטור של פעולות עצביות הקשורות הייצור הווקאלי של מרווחים עיצורים ו dissonant. ארבעה אינטרוולים מוסיקליים, שני עיצורים ושני דיסוננטים, משמשים לגירויים, הן לבדיקת אפליה שמיעתית והן למשימה הכרוכה בהאזנה ראשונית ולאחר מכן בהעתקה של אינטרוולים. המשתתפים, כל תלמידי ווקאלי הנשי ברמת הקונסרבטוריון, נחקרו באמצעות תפקוד מגנטי פונקציונליOnmance הדמיה (fMRI) במהלך ביצוע המשימה שירה, עם המשימה הקשבה לשמש תנאי שליטה. כך נצפתה פעילותם של המערכות המוטוריות והשמיעתיות, וכן הושגה מידה של דיוק קולי במהלך משימת השירה. לפיכך, פרוטוקול יכול לשמש גם כדי לעקוב אחר הפעלות הקשורות לשיר סוגים שונים של intervals או עם שירה את ההערות הנדרשות בצורה מדויקת יותר. ממצאי המחקר מצביעים על כך ששרשורים אינטרווליים שרים דורשים השתתפות גדולה יותר של המנגנונים העצביים האחראים לשילוב המשוב החיצוני ממערכות השמיעה והמערכות הסנסו-מוטוריות, מאשר במרווחים שרים.

Introduction

שילובים מסוימים של זפות מוסיקליות הם בדרך כלל הודה להיות עיצור, והם קשורים בדרך כלל עם תחושה נעימה. צירופים אחרים מכונים בדרך כלל דיסוננטיים ומקושרים לתחושה לא נעימה או בלתי פתורה. למרות שזה נראה הגיוני להניח כי שיתוף פעולה והשתלמויות משחקים חלק מהתפיסה של העיצורים 2 , הוכח לאחרונה כי ההבדלים בתפיסה של אינטרוולים ואקורדים עיצובים ומרוחקים כנראה תלויים פחות בתרבות המוסיקלית מאשר בעבר. אפילו לנבוע בסיסים ביולוגיים פשוטים 4 , 5 , 6 . כדי למנוע הבנה מעמיקה של המושג "עצורים", הציג טרדהרדט את המושג "עצוב חושי", בניגוד לעיצובה בהקשר מוסיקלי, שם ההרמוניה, למשל, עשויה להשפיע על התגובה לאקורד או מרווח מסוים. בפרוטוקול הנוכחי, נעשה שימוש במרווחים בודדים, דו-שלביים בלבד, לפעולות בודדות הקשורות אך ורק לעיצורים חושיים, ללא הפרעה של עיבוד תלוי-הקשר.

ניסיונות לאפיין את העיצורים באמצעים פיזיים טהורים החלו עם הלמהולץ 9 , אשר ייחס את החספוס הנתפס הקשור לאקורדים דסוננטיים למכות בין רכיבי התדר הסמוכים. אך לאחרונה הוכח כי העיצורים החושיים אינם קשורים רק בהעדר חספוס, אלא גם בהרמוניה, כלומר, היישור של החלקים של צליל או אקורד נתון עם אלה של צליל בלתי נשמע של תדר נמוך יותר 10 , 11 . מחקרים התנהגותיים מאשרים כי העיצוב הסובייקטיבי אכן מושפע מפוהסתמכו על פרמטרים פיזיים, כגון מרחק התדר 12 , 13 , אך טווח רחב יותר של מחקרים הראו באופן חד משמעי שהתופעות הפיזיות אינן יכולות להסביר את ההבדלים בין התפיסה הנתפסת לבין הדיסוננס 14 , 15 , 16 , 17 . כל המחקרים הללו, לעומת זאת, לדווח על הבדלים אלה בעת האזנה למגוון של intervals או אקורדים. מגוון רחב של מחקרים באמצעות טומוגרפיה פליטת פוזיטרונים (PET) ופונקציונלית תהודה מגנטית תפקודית (fMRI) חשפו הבדלים משמעותיים באזורים קליפת המוח שהופכים פעילים בעת האזנה או עיצורים או מרווחים חד פעמי ו אקורדים 8 , 18 , 19 , 20 . מטרת המחקר הנוכחי היא לבחון את ההבדליםבפעילות המוח בעת ייצור, במקום להקשיב, מרווחים עיצורים ומרוחקים.

המחקר של שליטה חושית-מוטורית במהלך הייצור המוסיקלי כרוך בדרך כלל בשימוש בכלי נגינה, ולעתים קרובות הוא דורש ייצור של מכשירים שהשתנו במיוחד לשימושם במהלך הדמייה 21 . לעומת זאת, נראה כי שירה נותנת מלכתחילה מנגנון מתאים לניתוח תהליכים חושיים-מוטוריים במהלך ייצור המוסיקה, שכן המכשיר הוא הקול האנושי עצמו, והמנגנון הווקאלי אינו מחייב כל שינוי כדי להיות מתאים במהלך הדמיה 22 . למרות המנגנונים העצביים הקשורים בהיבטים של שירה, כגון בקרת המגרש 23 , חיקוי ווקאלי 24 , אימון המושרה שינויים אדפטיביים 25 , ואינטגרציה של משוב חיצוני 25 , , 26 , 27 , 28 , 29 , היו הנושא של מספר מחקרים במהלך שני העשורים האחרונים, המתאמים העצביים של עיצורים שרים ומרווחים מתואמים תוארו רק לאחרונה. לצורך כך, המאמר הנוכחי מתאר מבחן התנהגותי שנועד לבסס את ההכרה הנאותה במרווחים עקיפים ומרווחים על ידי המשתתפים. זה ואחריו מחקר fMRI של המשתתפים שרים מגוון רחב של עיצורים ומרווחים סותרים. פרוטוקול fMRI הוא פשוט יחסית, אבל, כמו עם כל מחקר ה- MRI, יש להקפיד מאוד כדי להגדיר כראוי את הניסויים. במקרה זה, חשוב במיוחד למזער את הראש, הפה והתנועה בשפתיים במהלך פעולות השירה, מה שהופך את זיהוי ההשפעות שאינן קשורות ישירות לפעולה הפיזית של השירה פשוטה יותר. ניתן להשתמש במתודולוגיה זו ל - inלהמליך את המנגנונים העצביים הקשורים במגוון פעילויות של ייצור מוסיקלי על ידי שירה.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

פרוטוקול זה אושר על ידי ועדת המחקר, האתיקה והבטיחות של בית החולים Infantil de México "Federico Gómez".

1. Pretest התנהגותי

  1. בצע בדיקה אודומטרית סטנדרטית, טהורה-טון, כדי לאשר שכל המשתתפים הפוטנציאליים מחזיקים בשמיעה תקינה (20-dB רמת שמיעה (HL) על תדר אוקטבה של 8,000 הרץ). השתמש מלאי אדינבורו Handedness 31 כדי להבטיח כי כל המשתתפים ימניים.
  2. דור של רצף אינטרוולים.
    1. לייצר צלילים טהורים פורש שני אוקטבות, G4-G6, באמצעות תוכנית עריכת קול.
      הערה: כאן, חינם, קוד פתוח תוכנת עריכת אודיו Audacity מתואר. ניתן להשתמש בחבילות אחרות למטרה זו.
      1. עבור כל צליל, פתח פרוייקט חדש בתוכנת עריכת הצלילים.
      2. תחת התפריט "צור", בחר "צליל". בחלון שמופיע, sבחר צורת גל סינוס, משרעת של 0.8, ומשך של 1 s. הזן את הערך של התדר המתאים הערה הרצויה ( למשל, 440 הרץ עבור A4). לחץ על כפתור "אישור".
      3. תחת התפריט "קובץ", בחר "ייצוא שמע". בחלון שנפתח, הזן את השם הרצוי עבור קובץ השמע ובחר WAV כסוג הקובץ הרצוי. לחץ על "שמור".
    2. בחר שני עיצורים עקיפים ושני דיסוננטים, על פי טבלה 1 , באופן כזה שכל מרווח העיצורים קרוב למרווח סתמי.
      הערה: כדוגמה, שקול את מרווחי העיצורים של החמישי המושלם ואת אוקטבה ואת המרווחים disonant של הרביעי הרבעוני (טריטון) ושביעי מרכזי. אלה הם המרווחים שנבחרו עבור המחקר שנערך על ידי המחברים.
    3. צור את כל השילובים האפשריים של הערות המתאימות לארבעת המרווחים הללו בטווח שבין G4 ו- G6.
      1. עבור eacשעה מרווח, לפתוח פרוייקט חדש בתוכנת עריכת קול ולהשתמש "ייבוא ​​אודיו" תחת תפריט "קובץ" כדי לייבא את שני קבצי WAV להיות משורשר.
      2. מקם את הסמן בכל נקודה מעל הטון השני ולחץ כדי לבחור. לחץ על "בחר הכל" תחת תפריט "ערוך". תחת אותו תפריט, לחץ על "העתק".
      3. מקם את הסמן בכל נקודה מעל הצליל הראשון ולחץ. תחת "ערוך" בתפריט לחץ על "העבר הסמן כדי לעקוב אחר" ולאחר מכן לחץ על "הדבק" תחת אותו תפריט. יצא את השמע כמתואר בשלב 1.2.1.3.
    4. השתמש מחולל רצף אקראי לייצר רצפים המורכבת של 100 אינטרוולים שנוצר באופן מדומה באופן כזה שכל אחד מארבעת המרווחים השונים מתרחשת בדיוק 25 פעמים 30 . כדי לעשות זאת, להשתמש בפונקציה תמורה אקראית בתוכנה ניתוח סטטיסטי (ראה טבלה של חומרים ). קלט את ארבע intervAls כטיעונים וליצור לולאה שחוזרת על התהליך 25 פעמים.
    5. השתמש בתוכנות מחקר התנהגותי כדי ליצור שתי פועל ריצה. טען רצף של 100 אינטרוולים בפורמט WAV עבור כל ריצה ולקשר את הזיהוי של כל מרווח עם משפט אחד 30 .
      הערה: כאן, E-Prime תוכנה מחקר התנהגותי משמש. ניתן להשתמש בתוכנות מחקר התנהגותיות מקבילות אחרות.
  3. הסבירו למשתתפים שהם יקשיבו לשני רצפים של 100 אינטרוולים כל אחד, כאשר כל רצף משויך למשימה אחרת ועם הוראות משלה. תגיד למשתתפים כי בשני הריצות, המרווח הבא יופעל רק כאשר לוחצים על מקש חוקי.
    הערה: לאחר תחילת רצף ההכרה המרווח, אין להפריע לו כך שתהליך הפעולה צריך להיות ברור ככל האפשר לכל המשתתפים.
    1. יש המשתתפים לשבת מול מחשב ניידוללבוש את האוזניות המסופקות. השתמש באיכות טובה מעל האוזן אוזניות. כוונן את רמת הקול לרמה נוחה לכל נושא.
    2. אם אתה משתמש בתוכנה מחקר התנהגותי המתואר כאן, לפתוח את המשימות שנוצרו בשלב 1.2.5 עם E-Run. בחלון שמופיע, הזן את הפגישה ואת מספר הנושא ולחץ על "אישור". השתמש במספר הפגישה כדי להבחין בין ריצות עבור כל משתתף.
      הערה: ההוראות למשימה הנדונה יופיעו על המסך, ולאחר מכן את תחילת המשימה עצמה.
      1. ראשית, במשימה של בחירה אלטרנטיבית דו-אלטרנטיבית, פשוט יש לזהות את המשתתפים אם המרווחים שהם שומעים הם עיצורים או מתפוררים. יש ללחוץ על המשתתף "C" על לוח המקשים של המחשב עבור עיצור ו - "D" עבור דיסוננטי.
        הערה: מכיוון שכל המשתתפים צפויים להיות בעלי הכשרה מוסיקלית ברמת הקונסרבטוריון, כולם צפויים להיות מסוגלים להבחין בין עיצור בעליל ו disently patentlyמרווחי סונטה. המשימה הראשונה משמשת, במובן מסוים, כאישור לכך שזה אכן כך.
      2. שנית, במשימה של בחירה אלטרנטיבית של 4 חלופות, המשתתפים מזהים את המרווחים עצמם. יש ללחוץ על הספרות "4", "5", "7" ו - "8" על המקלדת במחשב כדי לזהות את המרווחים של הרביעי הרביעי, המושלם החמישית, השביעית הגדולות, אוקטבה, בהתאמה.
    3. בסוף כל משימה, לחץ על "אישור" כדי לשמור באופן אוטומטי את התוצאות עבור כל משתתף בקובץ יחיד E-DataAid 2.0 שכותרתו עם הנושא ומספרי הפעלות ועם הסיומת .edat2.
    4. השתמש בתוכנת ניתוח סטטיסטית ( לדוגמה, Matlab, SPSS Statistics או חלופה של קוד פתוח) כדי לחשב את שיעורי ההצלחה עבור כל משימה ( כלומר, אחוז התשובות המוצלחות בעת זיהוי האם המרווחים היו עיצורים או מתפוררים, וגם בעת זיהוי האינטעצמם, כקבוצה 32 .

2. ניסוי fMRI

  1. הכנה לפגישה fMRI.
    1. ליצור רצפים של אותם אינטרוולים כמו בשלב 1.2.3, המורכב שוב של שני גוונים טהורים רצופים עם משך של 1 כל אחד.
      הערה: טווח הקול של המשתתפים חייב להילקח בחשבון, וכל ההערות חייבות ליפול בנוחות בתוך טווח השירה של כל משתתף.
      1. השתמש מחולל רצף אקראי ליצור רצף אקראי של 30 אינטרוולים עבור הניסויים להקשיב בלבד 30 . עבור ניסויים בשירה, ליצור רצף pseudorandomized של 120 אינטרוולים עבור המשתתפים להקשיב מרווח מסוים ולאחר מכן להתאים את מרווח המטרה עם הקולות שלהם לשיר. עבור רצף pseudorandomized, להשתמש באותה שיטה כמתואר בשלב 1.2.4, עם 4 מרווחים כמו ארגומנטים פעם נוספת, אבל nלחזור על התהליך הזה 30 פעמים.
      2. בעקבות אותו נוהל כמו בשלב 1.2.5, השתמש בתוכנות מחקר התנהגותיות כדי ליצור שלושה ריצות נפרדות, שכל אחת מהן מורכבת בתחילה מ -10 ניסויים בסיסיים בתחילת המחקר, ולאחר מכן 10 ניסויים רצופים להאזנה בלבד, ולבסוף 40 ניסויים בשירה רצופה.
        הערה: במהלך הניסויים הבסיסיים, ארבעת המרווחים מופיעים בסדר אקראי, בעוד שבמהלך הניסויים לשיר מופיעים ארבעת המרווחים בסדר פסאודו-אקראי, באופן שכל מרווחים מוצגים בסופו של דבר בדיוק 10 פעמים. משך הזמן של כל משפט הוא 10 s, אז אחד לרוץ כולו נמשך 10 דקות. מאז כל נושא עובר 3 ניסיוני פועל, משך הזמן הכולל של הניסוי הוא 30 דקות. עם זאת, המאפשר למשתתפים להיכנס ולצאת הסורק, במשך זמן להגדיר ולבדוק את המיקרופון, במשך זמן כדי לקבל את הסריקה האנטומית, ועל הזמן בין פועל פועל, כ 1 שעות של זמן סורק צריך להיות מוקצה לכל משתתף .
    2. הסבירו למשתתפים את רצף הניסויים שיוצגו, כמתואר בשלב 2.1.1.2, ולהגיב לכל ספק שיש להם. להנחות את המשתתפים לזמזם את הפתקים מבלי לפתוח את הפה שלהם במהלך הניסויים לשיר, שמירה על השפתיים עדיין תוך הפקת צליל "מ".
    3. חבר אוזניות שאינן מגנטיות, תואמות MR למחשב נייד. כוונן את רמת הקול לרמה נוחה לכל נושא.
    4. חבר מיקרופון קומפנסר קטן לממשק שמע המחובר למחשב הנייד באמצעות כבל מעוות משולש.
      הערה: אספקת החשמל למיקרופון, ממשק השמע והמחשב הנישא אמורים להיות ממוקמים מחוץ לחדר הסורק.
    5. בדוק את תגובת תדר המיקרופון.
      הערה: מטרת בדיקה זו היא לוודא שהמיקרופון מתנהג כמצופה בתוך הסורק.
      1. התחל פרוייקט חדש בתוכנת עריכת הקול ובחר את הקבלמיקרופון כמכשיר הקלט.
      2. צור צליל בדיקה של 440 הרץ עם משך של 10 שניות, כמתואר בסעיף 1.2.1, עם הערכים המתאימים לתדירות ומשך.
      3. באמצעות תוכנת ברירת המחדל להעתקת קול במחשב הנייד, לחץ על "Play" כדי לשלוח את צליל הבדיקה דרך האוזניות במיקומים בתוך (על משענת הראש) ובחוץ (בחדר הבקרה) הסורק, כשהמיקרופון ממוקם בין הצדדים של הדיבורית האישית בכל מקרה.
      4. לחצו על "Record" (הקלטה) בתוכנת עריכת הצלילים כדי להקליט כ -1 s של צליל הבדיקה בכל מיקום.
      5. בחר "Plot Spectrum" מתפריט "ניתוח" עבור כל מקרה והשווה את תגובת המיקרופון לטון הבדיקה, הן בתוך הסורק והן מחוצה לו, על-ידי בדיקת התדר הבסיסי של האות המתקבל בכל מיקום הוא 440 הרץ.
    6. קלטת את המיקרופון הקומפקטי לצוואר המשתתף, ממש מתחתגָרוֹן.
    7. יש המשתתף ללבוש את האוזנייה. הנח את המשתתף בסורק תהודה מגנטית (MR).
  2. FMRI הפעלה.
    1. בתחילת הפגישה, פתח את חבילת ממשק המשתמש לתהודה מגנטית (MRUI). השתמש ב- MRUI כדי לתכנת את פרדיגמת הרכישה.
      הערה: יש לצפות לגרסאות מסוימות בממשק בין דגמים שונים.
      1. בחר באפשרות "Patient" מהתפריט שעל המסך. הזן את שם המשתתף, גילו ומשקלו.
      2. לחץ על כפתור "הבחינה". ראשית, בחר "ראש" ולאחר מכן "המוח" מתוך האפשרויות הזמינות.
      3. בחר "3D" ולאחר מכן "T1 איזומטרי", עם הערכים הבאים עבור הפרמטרים הרלוונטיים: זמן החזרה (TR) = 10.2 ms, זמן הד (TE) = 4.2 ms, זווית Flip = 90 °, ו- Voxel גודל = 1 x 1 x 1 מ"מ 3 .
        הערה: עבור כל משתתף, נפח אנטומי בעל משקל T1 יהיה bE רכש באמצעות הדופק הד הדופק רצף עבור התייחסות אנטומית.
      4. לחץ על "Program" ובחר EchoPlanaImage_diff_perf_bold (T2 *), עם ערכי הפרמטרים הרלוונטיים כדלקמן: TE = 40 ms, TR = 10 s, זמן רכישה (TA) = 3 s, עיכוב ב- TR = 7 s, Flip זווית = 90 °, שדה תצוגה (FOV) = 256 מ"מ 2 , ומטריקס Dimensions = 64 x 64. השתמש באפשרות "Dummy" כדי לרכוש 5 כרכים בעת הזנת ערך של "55" עבור המספר הכולל של אמצעי אחסון.
        הערה: ערכים אלה מאפשרים רכישה של סריקות ראשיות פונקציונליות מסוג T2 *, על פי פרדיגמת הדגימה דלילה שמופיעה בתרשים 1 , כאשר סריקה "דמה" של הדמיה מישורית (EPI) נרכשת ומוזנחת כדי לאפשר רוויה T1 ההשפעות. שים לב כי בחלק מה- MRUI, הערך של TR צריך להיות 3 שניות, שכן הוא נלקח להיות סך הזמן שבו הרכישה מתבצעת.
      5. לחץ על "העתק" כדי ליצור עותק של רצף זהEnce. מניחים את הסמן בחלק התחתון של רשימת sequences ולאחר מכן לחץ על "הדבק" פעמיים כדי להגדיר שלושה רצפים דגימה דלילה רצופה.
      6. לחץ על "התחל" כדי להתחיל את רכישת T1 במשקל אנטומי.
      7. הצג שלושה מסלולים למשתתף, עם ריצות כמתואר בשלב 2.1.1.2. סנכרן את תחילת הריצות עם הרכישה על ידי הסורק באמצעות תיבת ההדק סורק.
        1. בצע את אותו הליך כמתואר בסעיף 1.3.2 להתחיל כל אחד משלושת הריצות, תוך הבחנה בין ריצות באמצעות מספר הפגישה. שמור את התוצאות של שלושה ריצות מלאות באמצעות אותו הליך המתואר בשלב 1.3.3.
          הערה: התזמון של מצגות הניסוי מתרסק באופן שיטתי על ידי ± 500 ms.

figure-protocol-12067
איור 1: Sעיצוב הדגימה. ( א ) ציר הזמן של האירועים בתוך ניסוי של הקשבה רק למרווח של שתי טון (2 שניות), ללא שכפול גלוי לאחר מכן. ( ב ) ציר הזמן של אירועים בתוך ניסוי של הקשבה ושירה משימות. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.

3. ניתוח נתונים

  1. Preprocess נתונים פונקציונליים באמצעות תוכנה המיועדת לניתוח של רצפי נתונים הדמיה מוחית בעקבות הליכים סטנדרטיים 33 .
    הערה: כל עיבוד הנתונים נעשה באמצעות אותה תוכנה.
    1. השתמש באפשרות התפריט המסופק כדי להתאים את התמונות לכרך הראשון, מנורמל מחדש וממוקם באופן מרחבי (גודל סופי של ווקסלים: 2 x 2 x 2 מ"מ 3 ) למרחב הסטריאוטי של מכון מונטריאול לנוירולוגיה (MNI) 34 .
    2. השתמש באפשרות התפריט שסופקו כדי להחליק את התמונה באמצעות ליבה גאוסית איזוטרופית, 8 מ"מ, רוחב מלא בחצי הגובה המרבי (FWHM).
    3. על מנת להדגים את התגובה BOLD, בחרו בפונקציה בסיסית (הזמנה מס '1) או בפונקציה boxcar (תגובה יחידה) Finite Impulse Response (FF), המפרשת את זמן רכישת הרכישות (3 שניות) 28 .
      הערה: פרוטוקולי הדגימה הדלילה, כגון זו, אינם דורשים, בדרך כלל, שה- FIR יתערב עם פונקציית התגובה ההמודינמית, כפי שקורה בדרך כלל במקרה של fMRI הקשור לאירוע.
    4. החלת מסנן מעביר גבוה לתגובה BOLD עבור כל אירוע (1,000 s עבור "רשת שירה" ו 360 s במקומות אחרים).
      הערה: דוגמנות כל משימות השירה יחדיו תהיה בגודל של 400 s 35 .

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

תוצאות

כל 11 המשתתפים בניסוי שלנו היו תלמידי ווקאלי נשים ברמת הקונסרבטוריון, והם ביצעו טוב מספיק במשימות הכרה מרווח כדי להיבחר לסריקה. שיעור ההצלחה של משימת זיהוי המרווח היה 65.72 ± 21.67%, שהוא, כצפוי, נמוך משיעור ההצלחה בעת זיהוי מרווחי דיסוננט ועיצורים, שהי...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

עבודה זו מתארת ​​פרוטוקול שבו משמש השירה כאמצעי ללימוד פעילות המוח במהלך הייצור של מרווחים עיצורים ומרוחקים. למרות ששר מספק את מה שאולי הוא השיטה הפשוטה ביותר עבור ההפקה של מוסיקלי intervals 22 , זה לא מאפשר את הייצור של אקורדים. עם זאת, אם כי רוב המאפיינים הפ?...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

המחברים אינם מכריזים על ניגודי אינטרסים.

Acknowledgements

המחברים מאשרים תמיכה כספית למחקר זה מסקרטריה של סאלוד דה מקסיקו (HIM / 2011/058 SSA 1009), CONACYT (SALUD-2012-01-182160) ו- DGAPA UNAM (PAPIIT IN109214).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
Achieva 1.5-T magnetic resonance scannerPhilipsRelease 6.4
AudacityOpen source2.0.5
Audio interfaceTascamUS-144MKII
AudiometerBrüel & KjaerType 1800
E-Prime ProfessionalPsychology Software Tools, Inc.2.0.0.74
MatlabMathworksR2014A
MRI-Compatible Insert EarphonesSensimetricsS14
PraatOpen source5.4.12
Pro-audio condenser microphoneShureSM93
SPSS StatisticsIBM20
Statistical Parametric MappingWellcome Trust Centre for Neuroimaging8

References

  1. Burns, E. Intervals, scales, and tuning. The psychology of music. Deutsch, D. , Academic Press. London. 215-264 (1999).
  2. Lundin, R. W. Toward a cultural theory of consonance. J. Psychol. 23, 45-49 (1947).
  3. Fritz, T., Jentschke, S., et al. Universal recognition of three basic emotions in music. Curr. Biol. 19, 573-576 (2009).
  4. Schellenberg, E. G., Trehub, S. E. Frequency ratios and the discrimination of pure tone sequences. Percept. Psychophys. 56, 472-478 (1994).
  5. Trainor, L. J., Heinmiller, B. M. The development of evaluative responses to music. Infant Behav. Dev. 21 (1), 77-88 (1998).
  6. Zentner, M. R., Kagan, J. Infants' perception of consonance and dissonance in music. Infant Behav. Dev. 21 (1), 483-492 (1998).
  7. Terhardt, E. Pitch, consonance, and harmony. J. Acoust. Soc. America. 55, 1061(1974).
  8. Minati, L., et al. Functional MRI/event-related potential study of sensory consonance and dissonance in musicians and nonmusicians. Neuroreport. 20, 87-92 (2009).
  9. Helmholtz, H. L. F. On the sensations of tone. , New York: Dover. (1954).
  10. McDermott, J. H., Lehr, A. J., Oxenham, A. J. Individual differences reveal the basis of consonance. Curr. Biol. 20, 1035-1041 (2010).
  11. Cousineau, M., McDermott, J. H., Peretz, I. The basis of musical consonance as revealed by congenital amusia. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 109, 19858-19863 (2012).
  12. Plomp, R., Levelt, W. J. M. Tonal Consonance and Critical Bandwidth. J. Acoust. Soc. Am. 38, 548-560 (1965).
  13. Kameoka, A., Kuriyagawa, M. Consonance theory part I: Consonance of dyads. J. Acoust. Soc. Am. 45, 1451-1459 (1969).
  14. Tramo, M. J., Bharucha, J. J., Musiek, F. E. Music perception and cognition following bilateral lesions of auditory cortex. J. Cogn. Neurosci. 2, 195-212 (1990).
  15. Schellenberg, E. G., Trehub, S. E. Children's discrimination of melodic intervals. Dev. Psychol. 32 (6), 1039-1050 (1996).
  16. Peretz, I., Blood, A. J., Penhune, V., Zatorre, R. J. Cortical deafness to dissonance. Brain. 124, 928-940 (2001).
  17. Mcdermott, J. H., Schultz, A. F., Undurraga, E. A., Godoy, R. A. Indifference to dissonance in native Amazonians reveals cultural variation in music perception. Nature. 535, 547-550 (2016).
  18. Blood, A. J., Zatorre, R. J., Bermudez, P., Evans, A. C. Emotional responses to pleasant and unpleasant music correlate with activity in paralimbic brain regions. Nat. Neurosci. 2, 382-387 (1999).
  19. Pallesen, K. J., et al. Emotion processing of major, minor, and dissonant chords: A functional magnetic resonance imaging study. Ann. N. Y. Acad. Sci. 1060, 450-453 (2005).
  20. Foss, A. H., Altschuler, E. L., James, K. H. Neural correlates of the Pythagorean ratio rules. Neuroreport. 18, 1521-1525 (2007).
  21. Limb, C. J., Braun, A. R. Neural substrates of spontaneous musical performance: An fMRI study of jazz improvisation. PLoS ONE. 3, (2008).
  22. Zarate, J. M. The neural control of singing. Front. Hum. Neurosci. 7, 237(2013).
  23. Larson, C. R., Altman, K. W., Liu, H., Hain, T. C. Interactions between auditory and somatosensory feedback for voice F0 control. Exp. Brain Res. 187, 613-621 (2008).
  24. Belyk, M., Pfordresher, P. Q., Liotti, M., Brown, S. The neural basis of vocal pitch imitation in humans. J. Cogn. Neurosci. 28, 621-635 (2016).
  25. Kleber, B., Veit, R., Birbaumer, N., Gruzelier, J., Lotze, M. The brain of opera singers: Experience-dependent changes in functional activation. Cereb. Cortex. 20, 1144-1152 (2010).
  26. Jürgens, U. Neural pathways underlying vocal control. Neurosci. Biobehav. Rev. 26, 235-258 (2002).
  27. Kleber, B., Birbaumer, N., Veit, R., Trevorrow, T., Lotze, M. Overt and imagined singing of an Italian aria. Neuroimage. 36, 889-900 (2007).
  28. Kleber, B., Zeitouni, A. G., Friberg, A., Zatorre, R. J. Experience-dependent modulation of feedback integration during singing: role of the right anterior insula. J. Neurosci. 33, 6070-6080 (2013).
  29. Zarate, J. M., Zatorre, R. J. Experience-dependent neural substrates involved in vocal pitch regulation during singing. Neuroimage. 40, 1871-1887 (2008).
  30. González-García, N., González, M. A., Rendón, P. L. Neural activity related to discrimination and vocal production of consonant and dissonant musical intervals. Brain Res. 1643, 59-69 (2016).
  31. Oldfield, R. C. The assessment and analysis of handedness: The Edinburgh inventory. Neuropsychologia. 9, 97-113 (1971).
  32. Samuels, M. L., Witmer, J. A., Schaffner, A. Statistics for the Life Sciences. , Pearson. Harlow. (2015).
  33. Eickhoff, S. B., et al. A new SPM toolbox for combining probabilistic cytoarchitectonic maps and functional imaging data. NeuroImage. 25, 1325-1335 (2005).
  34. Evans, A. C., Kamber, M., Collins, D. L., MacDonald, D. An MRI-based probabilistic atlas of neuroanatomy. Magnetic Resonance Scanning and Epilepsy. Shorvon, S. D., Fish, D. R., Andermann, F., Bydder, G. M., Stefan, H. 264, 263-274 (1994).
  35. Ashburner, J., et al. SPM8 Manual. , Wellcome Trust Centre for Neuroimaging. London. (2013).
  36. Özdemir, E., Norton, A., Schlaug, G. Shared and distinct neural correlates of singing and speaking. Neuroimage. 33, 628-635 (2006).
  37. Brown, S., Ngan, E., Liotti, M. A larynx area in the human motor cortex. Cereb. Cortex. 18, 837-845 (2008).
  38. Worsley, K. J. Statistical analysis of activation images. Functional MRI: An introduction to methods. , Oxford University Press. Oxford. 251-270 (2001).
  39. FSL Atlases. , Available from: https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/Atlases (2015).
  40. Bidelman, G. M., Krishnan, A. Neural correlates of consonance, dissonance, and the hierarchy of musical pitch in the human brainstem. J. Neurosci. 29, 13165-13171 (2009).
  41. McLachlan, N., Marco, D., Light, M., Wilson, S. Consonance and pitch. J. Exp. Psychol. – Gen. 142, 1142-1158 (2013).
  42. Thompson, W. F. Intervals and scales. The psychology of music. Deutsch, D. , Academic Press. London. 107-140 (1999).
  43. Hurwitz, R., Lane, S. R., Bell, R. A., Brant-Zawadzki, M. N. Acoustic analysis of gradient-coil noise in MR imaging. Radiology. 173, 545-548 (1989).
  44. Ravicz, M. E., Melcher, J. R., Kiang, N. Y. -S. Acoustic noise during functional magnetic resonance imaging. J Acoust. Soc. Am. 108, 1683-1696 (2000).
  45. Cho, Z. H., et al. Analysis of acoustic noise in MRI. Magn. Reson. Imaging. 15, 815-822 (1997).
  46. Belin, P., Zatorre, R. J., Hoge, R., Evans, A. C., Pike, B. Event-related fMRI of the auditory cortex. Neuroimage. 429, 417-429 (1999).
  47. Hall, D. A., et al. "Sparse" temporal sampling in auditory fMRI. Hum. Brain Mapp. 7, 213-223 (1999).
  48. Ternström, S., Sundberg, J. Acoustical factors related to pitch precision in choir singing. Speech Music Hear. Q. Prog. Status Rep. 23, 76-90 (1982).
  49. Ternström, S., Sundberg, J. Intonation precision of choir singers. J. Acoust. Soc. Am. 84, 59-69 (1988).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

123fMRI

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved