Spatial sound and its effect on visual quality perception and task performance within a virtual environment
Notice bibliographique
Résumé
Immersive 3D virtual environments such as simulations and serious games for education and training are typically multimodal, incorporating at the very least both visual and auditory cues, each of which may require considerable computational resources, particularly if high fidelity environments are sought. It is widely accepted that sound can influence the other modalities. Our own previous work has shown that sound cues (both contextual and non-contextual with respect to the visual scene) can either increase or decrease (depending on the sound) visual fidelity (quality) perception in addition to the time required to complete a simple task (task completion time) within a virtual environment. However, despite the importance and benefits of spatial sound (sound that goes far beyond traditional stereo and surround sound techniques, allowing users to perceive the position of a sound source at an arbitrary position in three-dimensional space), our previous work did not consider spatial sound cues. Here we will build upon our previous work by describing the results of an experiment that will be conducted to examine visual fidelity (quality) perception and task performance in the presence of various spatial sound cues including acoustical reverberation and occlusion/diffraction effects, while completing a simple task within a virtual environment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».