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Enregistrement W1981191971 · doi:10.1121/1.4781059

Auditory color constancy

2003· article· en· W1981191971 sur OpenAlexaff
Keith R. Kluender, Michael Kiefte

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueColor Science and Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectral compositionBrightnessLoudnessFormantAcousticsMathematicsColor constancyAuditory systemVowelPerceptionComputer scienceOpticsArtificial intelligencePhysicsSpeech recognitionPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is both true and efficient that sensorineural systems respond to change and little else. Perceptual systems do not record absolute level be it loudness, pitch, brightness, or color. This fact has been demonstrated in every sensory domain. For example, the visual system is remarkable at maintaining color constancy over widely varying illumination such as sunlight and varieties of artificial light (incandescent, fluorescent, etc.) for which spectra reflected from objects differ dramatically. Results will be reported for a series of experiments demonstrating how auditory systems similarly compensate for reliable characteristics of spectral shape in acoustic signals. Specifically, listeners’ perception of vowel sounds, characterized by both local (e.g., formants) and broad (e.g., tilt) spectral composition, changes radically depending upon reliable spectral composition of precursor signals. These experiments have been conducted using a variety of precursor signals consisting of meaningful and time-reversed vocoded sentences, as well as novel nonspeech precursors consisting of multiple filter poles modulating sinusoidally across a source spectrum with specific local and broad spectral characteristics. Constancy across widely varying spectral compositions shares much in common with visual color constancy. However, auditory spectral constancy appears to be more effective than visual constancy in compensating for local spectral fluctuations. [Work supported by NIDCD DC-04072.]

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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