Sound Localization on Tabletop Computers
Notice bibliographique
Résumé
Tabletop computers (also known as surface computers and smart tables) have been growing in popularity for the past decade and are poised to make inroads into the consumer market, opening up a new market for the games industry. But before tabletop computers become widely accepted, there are many questions with respect to sound production and reception for these devices that need to be explored, particularly when it comes to multimedia consumption on the devices. For example, which loudspeaker setups should be used to take into consideration the multi-user nature of tabletop computers, and which panning method(s) maximize the spatial localization abilities of the user(s)? Previous work suggests that a quadraphonic diamond-shaped loudspeaker configuration—whereby a loudspeaker is placed at each of the four sides of the tabletop computer—leads to more accurate localization results when compared with a traditional quadraphonic loudspeaker configuration—whereby a loudspeaker is placed at each of the four corners of the tabletop computer. Given this preference for a diamond loudspeaker configuration, we examine two amplitude-panning methods (bilinear interpolation and inverse distance) for spatializing a sound on the (horizontal) surface of the table-computer with a diamond loudspeaker configuration. Results from the study detailed in this paper indicate that there are no significant differences between the two methods and that both methods are prone to error.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».