Thresholds of noise in harmonic series maskers
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have investigated the detection of pure tones and harmonic series in noise, but far fewer studied the perception of noise in harmonic series. One such study [Gockel, Moore and Patterson, J. Acoust. Soc. Am., 111(6), 2759–2770 (2002)] demonstrated that the masking thresholds of noise in harmonic series maskers were affected by the fundamental frequency (F0) and the overall level of the series, and by the relative phase of the harmonic components. The maskers used by Gockel et al. comprised unresolved harmonics (10th and higher harmonics below 5 kHz) for which F0 and frequency range covaried. The current study investigated noise detection for three non-overlapping spectral bands of equal auditory filter bandwidths (ERBs). Bands included either resolved harmonics (B1), unresolved harmonics (B3), or both resolved and unresolved harmonics (B2). Masker F0 and overall level were also varied. A Bayesian linear mixed-effects analysis showed that noise detection was better for higher F0s in B1 and B2, and that a higher presentation level resulted in a small improvement in noise detection in B2. Noise detection was better for higher presentation levels in B3. The findings will be discussed in relation to predictions of auditory processing models [Patterson, Allerhand, Giguère, J. Acoust. Soc. Am. 98(4), 1890–1894 (1995)].
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».