Where did that sound come from? Comparing the ability to localise using audification and audition
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: A prototype device was developed to allow individuals to hear ultrasound reflections off environmental obstacles. Previous studies have shown that this device allows for better distance judgement than audition and allows for effective passage through the centreline of apertures. The purpose of this research was to evaluate audification as a method to localise direct sound sources as compared to audition. Method: In an anechoic environment, participants localised point-sound sources for three conditions: auditory, audified ultrasound with receivers facing laterally, and audified ultrasound with receivers facing forward. Results: Azimuth localisation was similar within a range of −35° to 35° in front of the participant among all conditions. At the periphery, −70° and 70°, audified ultrasound was more accurate than audition for novice participants. No difference was evident in user elevation accuracy for these signals among the different conditions. Conclusion: Audification of ultrasound can be effective for localising point-source sounds in the azimuth direction, but more evidence is required to evaluate accuracy in the vertical direction.Implications for RehabilitationSecondary mobility devices can be used by individuals with visual impairment to avoid obstacles above waist height.Audification allows for skill-based response enabling intuitive obstacle avoidance and localization of point sound sources.Localization of peripheral sounds was shown in this study to be better with audified ultrasound than audition.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».