Acoustic and Categorical Dissimilarity of Musical Timbre: Evidence from Asymmetries Between Acoustic and Chimeric Sounds
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the role of acoustic and categorical information in timbre dissimilarity ratings. Using a Gammatone-filterbank-based sound transformation, we created tones that were rated as less familiar than recorded tones from orchestral instruments and that were harder to associate with an unambiguous sound source (Experiment 1). A subset of transformed tones, a set of orchestral recordings, and a mixed set were then rated on pairwise dissimilarity (Experiment 2A). We observed that recorded instrument timbres clustered into subsets that distinguished timbres according to acoustic and categorical properties. For the subset of cross-category comparisons in the mixed set, we observed asymmetries in the distribution of ratings, as well as a stark decay of inter-rater agreement. These effects were replicated in a more robust within-subjects design (Experiment 2B) and cannot be explained by acoustic factors alone. We finally introduced a novel model of timbre dissimilarity based on partial least-squares regression that compared the contributions of both acoustic and categorical timbre descriptors. The best model fit (R (2) = 0.88) was achieved when both types of descriptors were taken into account. These findings are interpreted as evidence for an interplay of acoustic and categorical information in timbre dissimilarity perception.
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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 | 0,003 | 0,024 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».