Modeling of a violin input admittance by direct positioning of second-order resonators
Notice bibliographique
Résumé
When approaching violin sound synthesis, the theoretical advantage of body modeling by finite difference or finite element paradigms comes from parameterizing the model by geometry and material properties. However, difficulties in representing the complexity of physical phenomena taking place have kept such approaches from raising more success, due especially to limited modeling accuracy and high computational cost. Conversely, the design of digital filters from admittance measurements, although generally offering a less meaningful parameterization, represents a more affordable technique as it provides significant fidelity at lower computational cost. Within digital filter formulation applied to the violin, modal representations can be considered as among the most physically pertinent, since vibration modes defining the timbre signature are in general observable from admittance measurements. This work introduces a technique for designing violin passive admittances by direct, non-uniform positioning of second-order resonators. Starting from admittance measurements, second-order resonator parameters are designed so that desired modes are modeled from frequency-domain data. Positve real models providing significant accuracy at low order are obtained from second-order resonator parameter fits. As an example, a two-dimensional input admittance is designed from measurements, so that it can be used for a digital waveguide model to include a control for bowing angle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».