Blending Between Bassoon and Horn Players
Notice bibliographique
Résumé
Achieving a blended timbre between two instruments is a common aim of orchestration. It relates to the auditory fusion of simultaneous sounds and can be linked to several acoustic factors (e.g., temporal synchrony, harmonicity, spectral relationships). Previous research has left unanswered if and how musicians control these factors during performance to achieve blend. For instance, timbral adjustments could be oriented towards the leading performer. In order to study such adjustments, pairs of one bassoon and one horn player participated in a performance experiment, which involved several musical and acoustical factors. Performances were evaluated through acoustic measures and behavioral ratings, investigating differences across performer roles as leaders or followers, unison or non-unison intervals, and earlier or later segments of performances. In addition, the acoustical influence of performance room and communication impairment were also investigated. Role assignments affected spectral adjustments in that musicians acting as followers adjusted toward a “darker” timbre (i.e., realized by reducing the frequencies of the main formant or spectral centroid). Notably, these adjustments occurred together with slight reductions in sound level, although this was more apparent for horn than bassoon players. Furthermore, coordination seemed more critical in unison performances and also improved over the course of a performance. These findings compare to similar dependencies found concerning how performers coordinate their timing and suggest that performer roles also determine the nature of adjustments necessary to achieve the common aim of a blended timbre.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».