Authors: Kai Ishida, Tomomi Ishida, & Hiroshi Nittono (石田 海・石田 友美・入戸野 宏)
Title: Decoding predicted musical notes from omitted stimulus potentials (予測された楽音を欠落刺激電位からデコードする)
Journal(書誌情報): Scientific Reports, 14, 11164 (2024).
doi: https://doi.org/10.1038/s41598-024-61989-1
論文URL: https://doi.org/10.1038/s41598-024-61989-1
Abstract: Electrophysiological studies have investigated predictive processing in music by examining event-related potentials (ERPs) elicited by the violation of musical expectations. While several studies have reported that the predictability of stimuli can modulate the amplitude of ERPs, it is unclear how specific the representation of the expected note is. The present study addressed this issue by recording the omitted stimulus potentials (OSPs) to avoid contamination of bottom-up sensory processing with top-down predictive processing. Decoding of the omitted content was attempted using a support vector machine, which is a type of machine learning. ERP responses to the omission of four target notes (E, F, A, and C) at the same position in familiar and unfamiliar melodies were recorded from 25 participants. The results showed that the omission N1 were larger in the familiar melody condition than in the unfamiliar melody condition. The decoding accuracy of the four omitted notes was significantly higher in the familiar melody condition than in the unfamiliar melody condition. These results suggest that the OSPs contain discriminable predictive information, and the higher the predictability, the more the specific representation of the expected note is generated.
著者Contact先の email: ishida[at]hus.osaka-u.ac.jp ([at]を@に変更してください。)
日本語によるコメント:
予測した刺激が不意に提示されないと,欠落刺激電位(omitted stimulus potentials: OSP)という脳波(事象関連電位)が記録できます。この研究では,ふつうの(音楽家ではない)大学生によく知っている音楽のメロディーを聞かせながら,途中でいくつかの音を提示しないという実験を行いました。音が途切れると,刺激がないにもかかわらず,欠落N1というOSPが生じました。また,機械学習によるデコーディングをすることで,その空白期間の脳波に,聞こえるはずだった音の高さの情報が含まれていることを実証できました。これまで事象関連電位は,逸脱検出という「機能」を研究するのに使われてきましたが,デコーディング手法と組み合わせることで,心の「内容」についても踏み込んで検討できることを示しています。(入戸野 宏)
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