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Enregistrement W4389228477 · doi:10.3397/in_2023_0911

Design of coupled Helmholtz resonator with rectangular enclosure to mitigate low frequency noise in recording booths

2023· article· en· W4389228477 sur OpenAlexaff
Farbod Ghanouni

Notice bibliographique

RevueNOISE-CON proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHelmholtz resonatorAcousticsResonatorEnclosureHelmholtz free energyMicrophoneNoise (video)Resonance (particle physics)Frequency responseRoom acousticsPhysicsElectrical engineeringEngineeringComputer scienceSound pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study summarizes theoretical and experimental findings for low frequency noise mitigation in small recording booths using coupled Helmholtz resonators. The room acoustical resonance modes were identified using ANSYS simulation software for the recording booth. An experimental setup validated the existence of the different low frequency modes and variation from theoretical results due to the enclosure wall's surface material. Microphone and speaker system were used to measure the room frequency response at the resonant frequencies. Piezoelectric sensors were placed at different positions within the room to determine the location of resonance peaks and the optimized position for the coupled Helmholtz resonator. The effects of damping on the Helmholtz resonator frequency response and deviation from theoretical design formulae were explored. The resonator apparatus proved to attenuate noise to half as loud in the selected low frequency range within the recording booth.

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 enseignants0,064
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
Bibliométrie0,0010,003
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · 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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