Predicting reverberation times in a simulated classroom
Notice bibliographique
Résumé
By varying the sound-absorption treatments in a simulated classroom, experimental results were compared with analytical and computer predictions of reverberation time. Analytical predictions were made with different absorption exponents, which are the result of different weighting procedures involving room surface areas and the sound-absorption coefficients. Sound scattering was found to influence measured reverberation times. With the amount of sound scattering provided, more accurate analytical predictions were obtained with absorption exponents that give reverberation times longer than those obtained with the Sabine absorption exponent, which consistently underpredicted reverberation times. However, none of the absorption exponents could be singled out as more adequate because of similar average accuracy. Computer predictions of reverberation time were accomplished with two commercially available ray-based programs, RAYNOISE 3.0 and ODEON 2.6, with specular and calibrated diffuse reflection procedures. Neither type of procedure, in either program, was more accurate than the best analytical predictions. With RAYNOISE, neither the specular nor the calibrated diffuse reflection procedure could be singled out as more adequate. For ODEON, the calibrated diffuse reflection procedure gave consistently more accurate predictions than its specular reflection procedure, with the best accuracy of the computer predictions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».