Vowel content influences relative pitch perception in vocal melodies: A comparison of models based on brightness vs. intrinsic pitch of vowels
Notice bibliographique
Résumé
Past research involving real and synthesized instrumental timbres has found that note-to-note changes in brightness can influence perception of interval size. Changes that are congruent with changes in pitch led to an expansion, whereas changes that are incongruent lead to a contraction. In the case of singing, the brightness of individual notes (as measured by the spectral centroid) will vary as a function of vowel content. In a recent study, we investigated whether note-to-note changes in the brightness of sung notes were capable of influencing the perception of interval size. While results were consistent with past work on instrumental timbres, we were not able to completely rule out an alternative explanation concerning a perceptual correction for the intrinsic pitch of vowels (e.g., f0 of /i/ tends to be produced higher than /a/). In the present study, we created 288 unique note pairs that varied with regard to absolute change in f0 as well as vowel content. Vowels were sampled from across the vowel space, which allowed us to generate unique predictors for change in brightness (spectral centroid) and changes in intrinsic pitch (F2). Regression analyses will compare the effectiveness of competing models.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».