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Enregistrement W2054163639 · doi:10.1121/1.2942889

Auditory resolution in auditory virtual environments

2007· article· en· W2054163639 sur OpenAlexaff
Georgios Marentakis, Nils Peters, Stephen McAdams

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoudspeakerBinaural recordingAcousticsMonauralAzimuthAmplitudeComputer sciencePhysicsMathematicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Minimum audible angles (MAA) were estimated for listeners in the sweet spot of four- and eight-loudspeaker arrays in the studio as a function of angle of incidence (0, 60, 90) and source position within the array (on the loudspeaker, midway between or one-third of the way between loudspeakers). Vector-based amplitude panning (VBAP) was used with a 250-ms broadband stimulus. MAAs increased with angle of incidence in direct comparison to real sources. For frontal incidence, MAA was 7.4, 2.9 for the four- and eight-speaker VBAP system (compared to 1 with real sources). A systematic effect of source position within the speaker array was found with MAAs being smallest for sources halfway between the speakers. The experiment was replicated in a concert hall for listeners at eight positions away from the sweet spot for eight- and 16-loudspeaker arrays and for angle of incidence of 0, 45, and 90 relative to a listener in the sweet spot, facing forward. Participants were able to perceive change in accordance to their relative angle to the stimulus. For frontal incidence, MAA at threshold was 3.24 and 2.0 for VBAP for eight and 16 speakers, respectively. The results are investigated using binaural localization models.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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