Aural Authenticity and Reality in Soundscape of VR Documentary
Notice bibliographique
Résumé
The documentary concept is a 'notoriously slippery eel,' or even the slipperiest one in the history of cinema (Kahana, 2016). With the involvement of virtual reality in the production of documentaries, the dialectic between virtuality and authenticity makes this concept even more elusive. Does documentary exist in VR films? When the spaces and mise-en-scène of the documentary are all artificially created through computing software, can it still be considered an authentic form of a documentary? How can this sub-genre of documentary continue to exist as a kind of proclaimed ‘non-fiction’ when the film is based entirely on fictional visual input? This paper aims to put the discussion on visual realities aside and provides a perspective for understanding how real auditory characteristics are built up in virtual environments (VE) of virtual reality documentaries. We develop this argument in three parts. In the first part, we define a virtual reality documentary and distinguish it from other virtual reality films based on Bill Nichols’s analysis of the boundary between traditional documentary and other types of films. Then, we describe the design and implementation of the aural simulation systems with HRTF (Head-Related Transfer Function) in virtual reality documentary sound design to illustrate how it could reproduce realistic physical hearing for viewers. In the final part, we explore the concept of ‘soundscape’ as it applies to VR documentaries, attempting to show that the sense of authenticity in the audition is related to generating the genius loci (spirit of place) of the viewers based on the case analysis of Anne Frank House VR. Such a spirit of place is embedded in the hearing experience of those who experienced it.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».