A meta-analysis of acoustic correlates of timbre dimensions
Notice bibliographique
Résumé
A meta-analysis of ten published timbre spaces was conducted using multidimensional scaling analyses (CLASCAL) of dissimilarity ratings on recorded, resynthesized, or synthesized musical instrument tones. A set of signal descriptors derived from the tones was drawn from a large set developed at IRCAM, including parameters derived from the long-term amplitude spectrum (slope, centroid, spread, deviation, skewness, kurtosis), from the waveform and amplitude envelope (attack time, fluctuation, roughness), and from variations in the short-term amplitude spectrum (flux). Relations among all descriptors across the 128 sounds were used to determine families of related descriptors and to reduce the number of descriptors tested as predictors. Subsequently multiple correlations between descriptors and the positions of timbres along perceptual dimensions determined by the CLASCAL analyses were computed. The aim was (1) to select the subset of acoustic descriptors (or their linear combinations) that provided the most generalizable prediction of timbral relations and (2) to provide a signal-based model of timbral description for musical instrument tones. Four primary classes of descriptors emerge: spectral centroid, spectral spread, spectral deviation, and temporal envelope (effective duration/attack time). [Work supported by CRC, CFI, NSERC, CUIDADO European Project.]
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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 | 0,034 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».