Comparison of an analytic horn equation approach and a boundary element method for the calculation of sound fields in the human ear canal
Notice bibliographique
Résumé
The sound field inside a model human ear canal has been computed, to show both longitudinal variations along the canal length and transverse variations through cross-sectional slices. Two methods of computation were used. A modified horn equation approach parametrizes the sound field with a single coordinate, the position along a curved center axis-this approach can accommodate the curvature and varying cross-sectional area of the ear canal but cannot compute transverse variations of the sound field. A boundary element method (BEM) was also implemented to compute the full three-dimensional sound field. Over 2000 triangular mesh elements were used to represent the ear canal geometry. For a plane piston source at the entrance plane, the pressure along the curved center axis predicted by the two methods is in good agreement, for frequencies up to 15 kHz, for four different ear canals. The BEM approach, though, reveals spatial variations of sound pressure within each canal cross section. These variations are small below 4 kHz, but increase with frequency, reaching 1.5 dB at 8 kHz and 4.5 dB at 15 kHz. For source configurations that are more realistic than a simple piston, large transverse variations in sound pressure are anticipated in the vicinity of the source.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».