Sound quality of side-by-side vehicles: Investigation of multidimensional sensory profiles and loudness equalization in an industrial context
Notice bibliographique
Résumé
The sensory perception of products influences the relationship of potential users or buyers with these products. Sound quality is part of this sensory experience and is critical for products such as sports or utility vehicles as the sound conveys the impression of power or efficiency, among others. Therefore, there is a need to provide tools based on scientific methodology to acoustical engineers designing such vehicles. The motivation of this work was the need to explore new and faster methods for quicker and simpler sound quality evaluation. In this paper, the sound quality of side-by-side utility vehicles is investigated using the rapid sensory profile measurement method, and then by creating virtual participants using bootstrapping methods. Additionally, this study also investigates the effect of loudness equalization of the sound samples used during the listening tests. Results from these studies were used to establish the sensory profiles, desire-to-buy values and desirable sound profiles regarding the tested vehicles. Equalized loudness tests provide a finer sensory profile than those obtained using non-equalized sound samples. Furthermore, statistical analysis results confirm that adding virtual participants to the original data using a bootstrapping approach helps highlighting key information without altering the validity of the results.
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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 ».