Dans cette présentation, je donnerai un aperçu de mes travaux sur la perception musicale, en mettant particulièrement l'accent sur la manière dont le cerveau traite la musique par rapport à la parole dans des contextes écologiquement valides. Je discuterai de la manière dont la modélisation fondée sur les données peut être utilisée dans ce contexte pour relier des sons continus et complexes à une activité neuronale multivariée, complétant ainsi les paradigmes plus traditionnels reposant sur des stimuli discrets et contrôlés. Une telle modélisation permet d'étudier des processus cognitifs et neuronaux autrement difficiles à appréhender, car ils opèrent sur le déroulement temporel des structures musicales et linguistiques (par exemple, les mécanismes prédictifs) et sont modulés par des états internes complexes (par exemple, l'attention). Grâce à ce cadre, nous avons pu explorer les signatures du traitement neuronal, communes et distinctes, de la musique et de la parole, ainsi que la manière dont des facteurs tels que l'attention, la structure et le contexte façonnent leurs représentations dans le cerveau.


Biographie :
Giorgia Cantisani est chercheuse au CNRS et travaille à la croisée des neurosciences auditives et de l'apprentissage automatique. Elle a obtenu son doctorat à Télécom Paris, où elle a travaillé sur le décodage des données cérébrales pour les BCIs liés à la musique. Après un post-doc à l'École Normale Supérieure, elle a rejoint l'IRCAM, où elle étudie comment le cerveau traite les sons complexes tels que la musique et la parole, et comment les deux interagissent dans le chant.