Perceptual evaluation of multichannel synthesis of moving sounds as a function of rendering strategies and velocity
Notice bibliographique
Résumé
Sound-field synthesis for static sound sources has been extensively studied. Recently, dynamic sound sources synthesis has garnered increased attention. Classical sound-field rendering strategies discretize dynamic sound-fields as a sequence of stationary snapshots. The use of discrete multichannel arrays can generate further artifacts with moving sounds. Depending on the technique used, this results in an amplitude modulation due to successive loudspeaker contributions (VBAP) or in multiple comb-filtering (WFS) which could affect localization cues, especially at off-centered listening positions. We first present a detailed description of these artifacts. We then introduce a hybrid rendering strategy combining propagation simulation and VBAP at audio rate. We used this rendering strategy and WFS to synthesize white noise revolving around listeners on a circular 48-loudspeaker array. On each trial, participants had to identify the trajectory (circle, triangle, or square) for velocities ranging from 0.5 to 2 revolutions per second. Performance was well above chance level in all conditions. While WFS outperformed the hybrid rendering strategy at low velocities, no significant differences were observed at high velocities for which participants relied on temporal cues rather than spatial cues. The results highlight how artifacts of the rendering strategies interfere with dynamic sound localization at different velocities.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».