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Enregistrement W2091169596 · doi:10.1121/1.4707995

New 3D audio for ultra high definition digital TV; loudspeaker configuration and method for virtual elevation effect rendering

2012· article· en· W2091169596 sur OpenAlexaff
Sunmin Kim, Young Woo Lee, Hyun In Jo, Young‐Jin Park, Ville Pulkki

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoudspeakerRendering (computer graphics)Computer scienceChannel (broadcasting)AcousticsSurround soundSpeech recognitionComputer graphics (images)TelecommunicationsPhysicsSound (geography)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper suggests the next-generation audio system for ultra high definition digital TV in terms of loudspeaker layout and corresponding rendering method. First part introduces the listening test results of perceived audio quality with several loudspeaker arrangements in order to find the optimal configuration of loudspeakers for a next-generation multichannel sound system. The subjective evaluations focused on the loudspeaker configurations at the top layer were carried out with test materials by mixing in studio and from B-format recordings. The results show that the perceptual difference in the overall quality achieved with the new 10.2-channel vertical surround system with 3 top loudspeakers and the reference system was imperceptible. Second part presents the virtual elevation effect rendering algorithm which can give a listener an impression of virtual 10.2 channel speakers using the conventional 7.1 channel speaker system (ITU-R BS.775-2) placed in horizontal plane. The proposed virtual height speaker rendering method consists of a generic head-related transfer function (HRTF) and a mixing algorithm based on four loudspeakers. For subjective evaluation three kinds of playbacks were compared; Original 10.2 channel signals, proposed 7.1 channel signals, and down-mixed 7.1 channel signals.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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