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Enregistrement W2165017365 · doi:10.2478/v10168-011-0028-6

Active Acoustics in Concert Halls - A New Approach

2011· article· en· W2165017365 sur OpenAlexafffundabout
Wieslaw Woszczyk

Notice bibliographique

RevueArchives of Acoustics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésRoom acousticsComputer scienceArchitectural acousticsAcousticsImpulse responseUsabilityReverberationHuman–computer interactionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Active acoustics offers potential benefits in music halls having acoustical short-comings and is a relatively inexpensive alternative to physical modifications of the enclosures. One critical benefit of active architecture is the controlled variability of acoustics. Although many improvements have been made over the last 60 years in the quality and usability of active acoustics, some problems still persist and the acceptance of this technology is advancing cautiously. McGill's Virtual Acoustic Technology (VAT) offers new solutions in the key areas of performance by focusing on the electroacoustic coupling between the existing room acoustics and the simulation acoustics. All control parameters of the active acoustics are implemented in the Space Builder engine by employing multichannel parallel mixing, routing, and processing. The virtual acoustic response is created using low-latency convolution and a three-way temporal segmentation of the measured impulse responses. This method facilitates a sooner release of the virtual room response and its radiation into the surrounding space. Field tests are currently underway at McGill University involving performing musicians and the audience in order to fully assess and quantify the benefits of this new approach in active acoustics.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,212 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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