비트의 청각 장애를 폭로 : 감지 리듬 장애를 누르면 동기화 손가락 및 지각 타이밍 작업에

이 프로토콜은 타이밍 장애의 다양한 프로필을 감지하고 일반 인구에서 박동 난청 또는 감각 운동 동기화가 불량한 사례를 발견하는 데 사용할 수 있는 기본 작업에 대해 자세히 설명합니다. 먼저 참가자들에게 단순하고 복잡한 청각 자극의 박자에 맞춰 손가락으로 두드리는 동기화 작업을 수행하도록 요청합니다. 그런 다음 순환 통계량을 사용하여 동기화 데이터를 분석하고 규범 집단 또는 통제 집단에 비해 동기화가 불량한 사례를 식별합니다.

다음으로, 참가자를 리듬 인식 과제에 제출하여 동기 음색 또는 음악 발췌 부분에서 비트와의 편차를 감지하고, 참가자가 비트에서 편차를 감지했는지 여부를 평가하기 위해 리듬 인식 과제의 데이터를 분석하고, 성능을 규범 그룹 또는 통제 그룹의 성능과 비교하여 리듬 인식이 좋지 않은 사례를 발견합니다. 궁극적으로, 결과는 동기화 및 리듬 인식 작업을 사용하여 일반 인구에서 타이밍 장애가 있는 개인을 식별하고 특성화할 수 있습니다. 이 방법은 인지 신경 과학 또는 리듬 분야의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있으며, 예를 들어 춤과 같이 박자를 인식하거나 박자에 맞춰 움직이는 메커니즘이 무엇인지와 같은 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 절차를 시연하는 것은 제 박사 과정 학생인 Valenti가 될 것입니다. 소프트웨어 인터페이스의 기존 MIDI 인터페이스를 통해 표준 MIDI 타악기를 컴퓨터에 연결합니다. 동기화 작업에 대한 페이싱 자극을 선택하고 적절한 템포, 즉 톤 사이 또는 복잡한 자극의 비트 사이에 400, 5600 또는 750밀리초를 선택합니다.

그런 다음 자극이 헤드폰을 통해 편안한 볼륨 수준으로 전달되는지 확인하십시오. 참가자에게 자신 또는 주로 사용하는 손의 검지를 사용하여 MIDI 타악기를 두드리도록 요청하고, 비동기 시퀀스의 음색 또는 더 복잡한 자극을 위한 음악 비트와 동기화하도록 요청합니다. 또한 참가자에게 페이싱 자극과 동기화하는 동안 두드리는 속도를 변경하지 않고 가능한 한 정기적으로 두드리도록 지시합니다.

이제 마지막 음색 또는 음악 비트를 제시한 후 자극 프레젠테이션과 탭 녹음을 시작합니다. 각 탭 시도에 대한 탭 기록을 종료합니다. 탭을 톤 또는 비트의 시간에 상대적인 유니터리 서클의 각도로 나타냅니다.

각도는 평균 결과 벡터를 계산하는 데 사용됩니다. ccue 함수를 실행하여 동기화 정확도를 계산합니다. 즉, 벡터의 각도는 평균적으로 참가자가 함수의 인수로 탭하는 페이싱 자극에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 측정하는 것입니다.

광채에서 벡터 R의 각도를 제공합니다. 그런 다음 circ R 테스트 함수를 사용하여 원 주위의 점 분포가 무작위인지 여부를 테스트합니다. radiance의 각도를 함수의 인수로 입력합니다.

다음으로, Cirque R 함수를 실행하여 동기화 일관성, 즉 벡터 R의 길이를 탭 시간과 페이싱 자극 사이의 불일치 변동성으로 계산합니다. 다시 말하지만, radiance의 각도를 함수에 대한 인수로 제공하여 동기화 정확도가 낮거나 일관성이 좋지 않은 경우를 발견합니다. Inglis 컴퓨터 프로그램에 구현된 수정된 T-test를 개별 데이터를 사용하여 실행합니다.

동기화 정확도의 평균과 표준 편차, 그리고 규범 또는 통제 그룹의 표본 크기를 입력합니다. 참가자가 규범 그룹 또는 제어 그룹과 비교할 수 있도록 동기화 정확도를 제공합니다. 계산 버튼을 클릭하여 수정된 T-test의 결과를 얻습니다.

참가자가 규범 그룹 또는 통제 그룹보다 현저히 더 낮은 성과를 냈는지 여부를 기록하십시오. 동기화 일관성의 평균과 표준 편차, 그리고 규범 또는 통제 그룹의 표본 크기를 입력합니다. 또한 규범 그룹 또는 제어 그룹과 비교할 참가자에 대한 동기화 일관성을 제공합니다.

먼저 자극을 선택하고 적절한 템포를 선택합니다. 그런 다음 자극이 편안한 볼륨 수준으로 헤드폰을 통해 전달되는지 확인하십시오. 참가자에게 자극에 귀를 기울이도록 지시한 다음 자극 또는 박동 사이의 간격에 변화가 있는지 여부를 발표 후 판단하도록 지시합니다.

참가자가 전체 순서에 주의를 기울이도록 권장합니다. 이제 경기 부양 프레젠테이션을 시작합니다. 참가자에게 컴퓨터 키보드에 있는 두 개의 키 중 하나를 눌러 응답하도록 요청합니다.

자극이 제시된 후, 자극에 존재하는 변화가 올바르게 감지되었을 때 반응의 수를 세십시오. 적중률을 계산합니다. 참가자가 변화가 없을 때 자극 또는 박동 사이의 간격에서 변화를 보고한 경우의 응답 수를 계산합니다.

오경보율을 계산합니다. 적중률과 FA 비율에 대한 Z-점수를 계산한 다음 차이 DPR을 계산하여 개별 결과를 평가합니다. 참가자의 성과를 규범 그룹 또는 통제 그룹과 비교하고 리듬 인식이 좋지 않은 사례를 식별합니다.

D Prime의 평균 및 표준 편차와 규범 그룹 또는 통제 그룹의 표본 크기를 입력합니다. 또한 규범 그룹 또는 통제 그룹과 비교할 참가자에 대한 DPR 값을 제공합니다. 박자 난청에 대한 최근의 대표적인 연구에서, 음악가가 아닌 10명의 그룹은 싱크로나이저가 좋지 않다고 정의했고, 특히 음악이나 메트로놈의 비트와 동기화가 좋지 않았다고 정의했습니다.

이 데이터는 불량한 싱크로나이저가 23명의 대조군 참가자 그룹과 다르지 않다는 것을 보여주었습니다. 정확성 측면에서, 모든 참가자는 비동기 시퀀스를 따라 탭할 때 페이싱 자극을 예상했는데, 이는 평균 음성 비동기성이라고 하는 현상입니다. 대조적으로, 불량한 싱크로나이저는 모든 자극과 ioi에 걸쳐 대조군보다 일관성이 현저히 떨어졌습니다.

Ibis 동기화 일관성은 동기화 결핍에 매우 민감하므로 흥미롭게도 리듬 인식 작업에서 개인차를 발견하고 특성화하기 위한 이상적인 척도를 나타냅니다. 좋지 않은 싱크로나이저와 대조군 모두 I 동기 자극과 음악 모두에서 청각 순서의 변화량에 의해 유사하게 영향을 받았습니다. 불량한 싱크로나이저는 대조군보다 성능이 나쁘지 않았습니다.

박동, 청각 장애 또는 동기화 불량의 개인차를 분석하면 다양한 프로필이 나타납니다. 잘못된 동기화는 잘못된 리듬 인식을 동반할 수도 있고 동반하지 않을 수도 있습니다. 이 비디오를 시청한 후에는 리듬 인식 및 동기화 장애를 발견하고 주어진 모집단에서 개인차를 식별하는 방법으로 태핑 작업을 통한 센서 모터 동기화와 아닌 감지 작업을 통한 리듬 인식을 측정하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.