Spectral and temporal cues for perception of material and action categories in impacted sound sources
Notice bibliographique
Résumé
In two experiments, similarity ratings and categorization performance with recorded impact sounds representing three material categories (wood, metal, glass) being manipulated by three different categories of action (drop, strike, rattle) were examined. Previous research focusing on single impact sounds suggests that temporal cues related to damping are essential for material discrimination, but spectral cues are potentially more efficient for discriminating materials manipulated by different actions that include multiple impacts (e.g., dropping, rattling). Perceived similarity between material categories across different actions was correlated with the distribution of long-term spectral energy (spectral centroid). Similarity between action categories was described by the temporal distribution of envelope energy (temporal centroid) or by the density of impacts. Moreover, perceptual similarity correlated with the pattern of confusion in categorization judgments. Listeners tended to confuse materials with similar spectral centroids, and actions with similar temporal centroids and onset densities. To confirm the influence of these different features, spectral cues were removed by applying the envelopes of the original sounds to a broadband noise carrier. Without spectral cues, listeners retained sensitivity to action categories but not to material categories. Conversely, listeners recognized material but not action categories after envelope scrambling that preserved long-term spectral content.
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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 | 0,000 | 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 ».