Indirect acquisition of flutist gestures: a case study of harmonic note fingerings
Notice bibliographique
Résumé
The indirect acquisition of musicians' gestures consists in retrieving information about gestures from the sound. Inspired by previous studies investigating clarinetists' gestures, we focus on the flute, which features numerous playing modes and a rich palette of sounds. Our goal is to provide musicians with guidelines for using indirect acquisition. For a variety of playing modes, we collected information about gestures, body parts involved, and effects on the acoustical signal. We then designed signal processing algorithms for recognizing which gesture is involved in a given sound; later we will quantize related movement by combining direct acquisition, indirect acquisition and motion capture. Focusing on harmonic note fingerings, a first experiment investigated octave-related harmonic note fingerings with 1 nonexpert performer (ff dynamics and normal articulation). A target F0-guided PCA on the amplitude of the first six harmonics of F0/4 from 1 semi-tone frequency bands retrieved the correct fingering with two principle components in all trials. A second experiment investigated octave and non-octave related harmonic note fingerings with four expert performers. A target F0-guided PCA on the sum of energies around iF0/k (k=2,...,6; i=1,...,12) provided wider clusters, making more difficult to retrieve the correct fingering in some specific cases that we will discuss.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».