Pitch discrimination is better for synthetic timbre than natural musical instrument timbres despite familiarity
Notice bibliographique
Résumé
Pitch discrimination is better for complex tones than pure tones, but how pitch discrimination differs between natural and artificial sounds is not fully understood. This study compared pitch discrimination thresholds for flat-spectrum harmonic complex tones with those for natural sounds played by musical instruments of three different timbres (violin, trumpet, and flute). To investigate whether natural familiarity with sounds of particular timbres affects pitch discrimination thresholds, this study recruited non-musicians and musicians who were trained on one of the three instruments. We found that flautists and trumpeters could discriminate smaller differences in pitch for artificial flat-spectrum tones, despite their unfamiliar timbre, than for sounds played by musical instruments, which are regularly heard in everyday life (particularly by musicians who play those instruments). Furthermore, thresholds were no better for the instrument a musician was trained to play than for other instruments, suggesting that even extensive experience listening to and producing sounds of particular timbres does not reliably improve pitch discrimination thresholds for those timbres. The results show that timbre familiarity provides minimal improvements to auditory acuity, and physical acoustics (e.g., the presence of equal-amplitude harmonics) determine pitch discrimination thresholds more than does experience with natural sounds and timbre-specific training.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».