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Enregistrement W4220663269 · doi:10.3389/fnins.2022.808038

The Use of Sonification for the Analysis and Teaching of Interpretive Auditory Nuances

2022· article· en· W4220663269 sur OpenAlexfundno aff
Kathleen Riley

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésSonificationImitationMIDIPianoActive listeningCognitive psychologyAuditory feedbackPerspective (graphical)PsychologyPhrasePerceptionHuman–computer interactionComputer scienceCommunicationNatural language processingArtificial intelligenceArtSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integrative powers of human auditory perception in masterful performing artists can create nuances of sound from the interpretation of notes on a written page that often seem beyond one's grasp as a listener. It is important to consider what type of feedback can provide a clearer understanding of nuances in sound to guide motor learning for the acquisition of new skills for expression. Master pianists' performance has been used as a model for imitation. However, to ensure the accuracy of imitation and clear understanding, sonification was examined for its effectiveness in providing a more immediate understanding of individual interpretations in terms of inter-onset timing and velocity of the notes. Three master concert pianists volunteered to record a performance of the Chopin Nocturne Opus 15 No. 1 on a Yamaha Disklavier Pro MIDI (music instrument digital interface) grand piano. Logic software was used to analyze and compare MIDI data from each performance from the perspective of phrase-by-phrase, note onset timings, and corresponding data from the other pianists. The study objectives were to examine commonalities and differences in timing and dynamics among the performances using MIDI measurements; to probe whether listening to comparative performance data assisted with feedback from sonification would enhance music students' understanding of the interpretive nuances through imitation; and to determine whether auditory-assisted sonification feedback could be used as a tool to expand students' interpretive choices and enhance performance. Participants imitated selected phrases of each of the master pianists, first with only music listening, and then with feedback from the sonified, comparative performance data. Results showed limited success in attempts to imitate the model with auditory feedback alone. Auditory-assisted sonification feedback significantly enhanced the participants' abilities to imitate the model faster and with greater accuracy in the final imitation experiments. The data gathered by the study provide insights on this kind of sonification as an effective feedback tool for heightening participants' auditory understanding of nuances in sound, as well as providing an effective teaching tool for imitation exercises.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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