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Enregistrement W3138728065 · doi:10.1121/10.0003814

Acoustical modeling of the saxophone mouthpiece as a transfer matrix

2021· article· en· W3138728065 sur OpenAlexafffund
Song Wang, Esteban Maestre, Gary Scavone

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMouthpieceAcousticsTransfer functionElectrical impedanceAcoustic impedanceRadiation impedanceTransfer matrixPhysicsComputer scienceEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes an acoustic model of the saxophone mouthpiece as a transfer matrix (TM). The acoustical influence of the mouthpiece is investigated, and the TM mouthpiece model is compared to previously reported mouthpiece representations, including cylindrical and lumped models. A finite element mouthpiece model is first developed, from which the TM model is derived, and both models are validated by input impedance measurements. The comparison of acoustic properties among different mouthpiece models shows that the TM mouthpiece is more accurate than the other two models, especially in preserving the high-frequency acoustic characteristics. The TM model also produces the best overall tuning of the first several impedance peaks when coupled to a measured saxophone impedance. The internal and radiated sound pressure are synthesized for an alto saxophone connected to different mouthpiece models by jointly modeling the input impedance and the radiation transfer function using recursive parallel filters. Differences are found among mouthpiece models in terms of oscillation thresholds, playing frequencies, spectral centroids, pressure waveforms, and bifurcation delays, which can be partially explained by differences in the tuning and high-frequency characteristics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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