Detecting overblown flute fingerings from the residual noise spectrum
Notice bibliographique
Résumé
Producing a tone by increasing the blowing pressure to excite a higher frequency impedance minimum, or overblowing, is widely used in standard flute technique. In this paper, the effect of overblowing a fingering is explored with spectral analysis, and a fingering detector is designed based on acoustical knowledge and pattern classification techniques. The detector performs signal analysis of the strong broadband signal, that is, spectrally shaped by the pipe impedance, and measures the spectral energy during the attack around multiples of the fundamental frequency sub-multiples over the first octave and a half. It is trained and evaluated on sounds recorded with four expert performers. They played six series of tones from overblown and regular fingerings, with frequencies that are octave- and non-octave-related to the playing frequency. The best of the four proposed sound descriptors allows for a detection error below 1.3% for notes with two and three fingerings (C(5), D(5), C(6), and Cmusical sharp(6)) and below 14% for four (E(6)) or five fingerings (G(6)). The error is shown to dramatically increase when two fingerings' impedance become too similar (E(6) and A(4) and G(6) and C(5)).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».