Dynamic Range Across Music Genres and the Perception of Dynamic Compression in Hearing-Impaired Listeners
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic range compression serves different purposes in the music and hearing-aid industries. In the music industry, it is used to make music louder and more attractive to normal-hearing listeners. In the hearing-aid industry, it is used to map the variable dynamic range of acoustic signals to the reduced dynamic range of hearing-impaired listeners. Hence, hearing-aided listeners will typically receive a dual dose of compression when listening to recorded music. The present study involved an acoustic analysis of dynamic range across a cross section of recorded music as well as a perceptual study comparing the efficacy of different compression schemes. The acoustic analysis revealed that the dynamic range of samples from popular genres, such as rock or rap, was generally smaller than the dynamic range of samples from classical genres, such as opera and orchestra. By comparison, the dynamic range of speech, based on recordings of monologues in quiet, was larger than the dynamic range of all music genres tested. The perceptual study compared the effect of the prescription rule NAL-NL2 with a semicompressive and a linear scheme. Music subjected to linear processing had the highest ratings for dynamics and quality, followed by the semicompressive and the NAL-NL2 setting. These findings advise against NAL-NL2 as a prescription rule for recorded music and recommend linear settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».