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Enregistrement W4324145059 · doi:10.3397/in_2022_0467

Subjective studies on floor impact sound using headphone

2023· article· en· W4324145059 sur OpenAlexaff
Susumu Hirakawa, Hayato Sato, Manabu Chikai, Atsuo Hiramitsu, Hiroshi Sato, Jeffrey Mahn, Markus Müller-Trapet, Iara Batista da Cunha

Notice bibliographique

RevueNOISE-CON proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnechoic chamberBinaural recordingMonauralMicrophoneAmbisonicsAcousticsHeadphonesViolinComputer scienceLoudspeakerPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the pandemic situation, it become complex to conduct subjective experiments in the anechoic chamber as a result of the lockdown. For this situation the procedure for the subjective experiments without accessing to the anechoic chamber needs to be considered for an alternative approach. The previous study has shown that there are good correlation between the laboratory and online listening test on impact sounds in residential buildings using ambisonic microphone recording with headphone. Hence, further subjective experiments were carried out with monaural and binaural microphone recordings in an experimental buildings in Japan. The subjective experiment using a headphone in anechoic chamber was held in AIST, Japan. The 3 different floor types, 2 different types of microphones (mono and binaural), at 12 different combinations of impact sources, excitation positions and microphone positions were tested. This study also provided some evidence, and suggested there are potential of the online/remote subjective experiment using headphone.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,282 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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