Low frequency acoustic test cell for the evaluation of circumaural headsets and hearing protection
Notice bibliographique
Résumé
Active noise reduction (ANR) technology, based on feedback signal processing, is being applied in commercial communication headsets and provides noise reductions up to 10-20 dB between 50 Hz and 400 Hz. There are, however, many acoustical designs and computational difficulties associated with feedback designs which limit their performance. Current research in feedforward design offers the opportunity for significant improvement in ANR performance. To support this current research in ANR feedforward algorithm development and evaluation, a low frequency acoustic test cell (LFATC) has been designed to provide a uniform and precisely controlled low frequency acoustic measurement environment. The LFATC design is based on the original work of E.A.G. Shaw and G.J. Theisson at the National Research Council of Canada and a prototype LFATC developed by J.G. Ryan, E.A.G. Shaw, A. J. Brammer, and T.G. Zang. The design analysis of the LFATC is based both on a lumped parameter model and a one-dimensional standing wave model. The acoustic performance of this test cell, including a simple floor vibration isolation system, is evaluated experimentally over a wide range of sound pressure levels. A representative set of measurements with a prototype ANR headset illustrates the application of the LFATC.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».