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Enregistrement W2070547930 · doi:10.1121/1.4784255

Physical modeling of the piano: An investigation into the effect of string stiffness on the hammer string interaction.

2009· article· en· W2070547930 sur OpenAlexaff
Charalampos Saitis, Sarah Orr, Maarten van Walstijn

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHammerString (physics)StiffnessPhysicsPianoAcousticsContext (archaeology)Mathematical analysisMechanicsClassical mechanicsMathematicsTheoretical physicsStructural engineeringEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stiff string wave equation has four solutions, two of which are fast-decaying waves introduced by the string stiffness. In the case of digital waveguide modeling of piano strings these are normally neglected. Some recent reports have suggested that all four traveling waves should be considered, at least at the neighborhood of interaction points (i.e., the hammer and the boundaries). This paper investigates the effect of omitting string stiffness in the context of sound synthesis of the piano by physical modeling. A stiff, lossy string with a spatially distributed hammer force excitation is implemented using both a finite-difference time-domain scheme and a digital waveguide model. The two models are designed so as to have the exact same features but for the two stiffness-related solutions. Numerical experiments are employed to study the contact force and string velocity signals for different initial hammer velocity values. The results generally confirm that the two fast-decaying waves have only a marginal effect on the overall string motion. However, small audible differences result for bass strings struck with high initial hammer velocities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,263
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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