Ultra-responsive, low-dimensional unfamiliar movement sonification guides unconstrained reaches to invisible targets in 3D space
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies suggest that artificial auditory feedback, called movement sonification, can function as sensory substitution in motor control, replacing or augmenting vision and proprioception. To a first approximation, studies either apply (1) natural sonifications (exploiting ecological spatial encodings or action-sound associations) of kinematic variables, e.g. velocity, to high (≥3) degree of freedom movements, or (2) nonnatural, i.e. unfamiliar, sonifications including spatial position to low degree of freedom movements. To the best of our knowledge, no one has shown that unfamiliar sonifications of spatial position can be used to guide high degree of freedom movements. We reasoned that an ultra-responsive (1-2ms latency, 1000Hz sampling) sonification compacting 3D spatial information into a low (<3) number of acoustic dimensions would enable spatial guidance of a high degree of freedom movement. We constructed such a movement sonification system using a bespoke digital sound synthesis technique (two-timer pulse-width modulation), real-time time-warping algorithm, and unaligned quaternion representations of body limb rotation. We used the system to sonify unconstrained reaches in space in a way that indicated invisible targets. We validated the system with hardware benchmarking and validated the approach by showing that users were able to reach for targets presented in sonification with approximately half the error of either (a) reaching while listening to qualitatively similar auditory feedback lacking spatial information, or (b) reaching randomly while listening to a constant tone.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».