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Enregistrement W1500959162

Visualizing Auditory Spatial Imagery of Multi-channel Audio

2004· article· en· W1500959162 sur OpenAlexaff
John S. Usher, Wieslaw Woszczyk

Notice bibliographique

RevueJournal of the Audio Engineering Society · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic and Audio Processing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoudspeakerComputer scienceSonificationSound (geography)HeadphonesChannel (broadcasting)Sound recording and reproductionSurround soundInterface (matter)PsychoacousticsSpeech recognitionAcousticsHuman–computer interactionPerceptionTelecommunicationsPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To describe a multichannel audio experience in terms of its spatial features requires us to consider sound imagery in terms of precedent sound. We mean precedent sound to be that part of a phantom sound image that contains spatial information about the virtual sound source. We have developed and tested a Graphical User Interface (GUI) to allow a listener to describe where they hear both precedent and environment-related sound in an audio scene. The GUI has previously been used as a tool for describing where we hear the precedent sound in two-channel sound reproduction, and we now extend the experimental paradigm to investigate phantom imagery for a multichannel loudspeaker arrangement. We present a category system for describing the spatial sound attribute “definition”, and have tested the GUI using 5 loudspeakers arranged according to BS-775 to replay multi-channel sound recordings of three different musical pieces (two duets and one solo). Graduate Tonmeister students used the GUI to describe these sound scenes, and a variety of statistical analyses are used to visualize auditory spatial imagery. USHER AND WOSZCZYK VISUALIZING AUDITORY SPATIAL IMAGERY

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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