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Enregistrement W4233127322 · doi:10.1121/1.3592377

Combining auditory and tactile inputs to create a sense of auditory space.

2011· article· en· W4233127322 sur OpenAlexaff
Ross W. Deas, Rob Adamson, Philip P. Garland, Manohar Bance, Jeremy Brown

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBinaural recordingSound localizationComputer scienceAuditory systemAcousticsAuditory scene analysisAuditory maskingAzimuthMicrophoneSensitivity (control systems)Speech recognitionAudiologyLoudspeakerMathematicsPerceptionEngineeringPsychologyOctave (electronics)PhysicsElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To localize a sound, the auditory system uses multiple cues, including binaural differences in timing and level that arise from the separation of the ears by the solid mass of the head. It has repeatedly been shown that the ability to utilize these cues is plastic and experience-based. Vibrotactile input shares many common features with auditory signals, and there is some overlap between the frequency range of the sensitivity of the ear and skin. In this study, we examine whether the auditory system is capable of combining auditory and tactile inputs to localize sounds using a multi-speaker array. To induce deficits in azimuthal localization, one ear was plugged. To examine cross-modal localization, the input level to the plugged ear was recorded via microphone, and a vibratory signal that was perceptually equal in intensity was presented to the shoulder on the same side as the plugged ear. The participant's ability to localize low-pass, band-pass, high-pass, and broadband sounds was measured. Results showed that relative to baseline (plugged) conditions, localization performance improved, suggesting that listeners can combine auditory and tactile information to create a sense of auditory space.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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