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Enregistrement W2084125432 · doi:10.1121/1.2934963

The guitar as an extension of the voice - Phonetic gestures underlying guitar timbre perception and description

2008· article· en· W2084125432 sur OpenAlexaff
Caroline Traube, Maryse Lavoie

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTimbreGuitarVibratoGestureSpectral envelopeFormantComputer scienceSpeech recognitionAcousticsString (physics)PerceptionMusical tonePitch (Music)MusicalPsychologyVowelSingingMathematicsArtificial intelligenceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The guitar is an instrument that gives the player great control over timbre. Different plucking techniques involve varying the finger position along the string and the inclination between the finger and the string. Guitarists perceive subtle variations of these parameters and have developed a rich vocabulary to describe the tones they produce on their instrument. Vocal imitations - onomatopoeias - is another way to intuitively describe instrumental tones. The data that we collected showed that guitar tones can be consistently associated with different types of vowels depending on instrumental gesture parameters, suggesting that guitar tones can evoke "phonetic gestures" as defined in the motor theory of speech perception. In addition, these phonetic gestures seem to be at the origin of a large subset of commonly used verbal descriptors: open, oval, round, thin, closed, nasal, hollow, etc. These analogies can be explained by the comb-filter shaped spectral envelope of plucked-string instruments which emphasizes energy in the region of vocal formants. We conclude that, when technical difficulties have been surmounted, performers can use their musical instrument as an extension of their voice, the musical instruments allowing a virtuosic control of sound parameters similar to those involved in the paralinguistic elements of speech.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,918

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 technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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