Interval and Ratio Scaling of Spectral Audio Descriptors
Notice bibliographique
Résumé
Two experiments were conducted for the derivation of psychophysical scales of the following audio descriptors: spectral centroid, spectral spread, spectral skewness, odd-to-even harmonic ratio, spectral deviation, and spectral slope. The stimulus sets of each audio descriptor were synthesized and (wherever possible) independently controlled through appropriate synthesis techniques. Partition scaling methods were used in both experiments, and the scales were constructed by fitting well-behaving functions to the listeners' ratings. In the first experiment, the listeners' task was the estimation of the relative differences between successive levels of a particular audio descriptor. The median values of listeners' ratings increased with increasing feature values, which confirmed listeners' abilities to estimate intervals. However, there was a large variability in the reliability of the derived interval scales depending on the stimulus spacing in each trial. In the second experiment, listeners had control over the stimulus values and were asked to divide the presented range of values into perceptually equal intervals, which provides a ratio scale. For every descriptor, the reliability of the derived ratio scales was excellent. The unit of a particular ratio scale was assigned empirically so as to facilitate qualitative comparisons between the scales of all audio descriptors. The construction of psychophysical scales based on univariate stimuli allowed for the establishment of cause-and-effect relations between audio descriptors and perceptual dimensions, contrary to past research that has relied on multivariate stimuli and has only examined the correlations between the two. Most importantly, this study provides an understanding of the ways in which the sensation magnitudes of several audio descriptors are apprehended.
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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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».