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Enregistrement W1992487647 · doi:10.1121/1.2161433

On the use of a diffusion equation for room-acoustic prediction

2006· article· en· W1992487647 sur OpenAlexafffund
Vincent Valeau, Judicaël Picaut, Murray Hodgson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésDiffusion equationRoom acousticsDiffusionReverberationGeneralizationComputer scienceBoundary (topology)Architectural acousticsField (mathematics)Boundary value problemRay tracing (physics)AcousticsMathematical analysisMathematicsPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an alternative model for predicting the reverberant sound field in empty rooms with diffusely reflecting boundaries, based on the generalization and the numerical implementation of a diffusion equation for the energy density. The paper focuses on the source term and the boundary conditions of the diffusion equation, both for the steady state and the time-varying state, in order to make computational use of the model. In addition, theoretical analysis of the diffusion equation shows that the diffusion model may be considered as an extension of the classical theory of reverberation to nondiffuse sound fields. The numerical model is first applied to a cubic room and shows a very good agreement with statistical theory. Two numerical applications are also given for a long room and a flat room; results are in good agreement with numerical results from a ray-tracing software. The main advantage of the present model is its capability to be applied regardless of the complexity of the room shape, and that it gives results at any receiver location, with a low calculation time.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations76
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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