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Enregistrement W4320084302 · doi:10.1121/2.0001678

Acoustical Analysis of the Chinese Transverse Flute (dizi) using the Transfer Matrix Method

2022· article· en· W4320084302 sur OpenAlexaff
Xinmeng Luan, Song Wang, Zijin Li, Gary Scavone

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsTransfer-matrix method (optics)Transfer matrixTransfer functionFluteMatrix (chemical analysis)Materials scienceTransverse planePhysicsGeologyComputer scienceStructural engineeringEngineeringOpticsElectrical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dizi is a flute-like traditional Chinese wind instrument with a cylindrical bore and a series of holes opening along its length. In addition to the common embouchure hole and six finger holes, there is a membrane hole located between the embouchure hole and the uppermost finger hole, and four extra toneholes placed near the bottom of the bore, which are always open to the air. In this paper, the transfer matrix method (TMM), as well as the transfer matrix method with external interactions (TMMI), are used to study the acoustic characteristics of the dizi. The TMM and TMMI models are validated by comparing the simulated input impedance of the dizi with measurements, both with and without a membrane. The TMM is used to generate the distribution map of normalized acoustic pressure and velocity along the main bore as a function of frequency for different fingerings. Different acoustic characteristics are discussed through the analysis of the pressure and flow maps. It is found that the four extra end holes compose a second tonehole lattice, which is independent of the one formed by the finger holes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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