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Enregistrement W4400288191 · doi:10.1121/10.0027278

An open-source project for wind instrument modeling using digital waveguides

2024· article· en· W4400288191 sur OpenAlexaff
Gary Scavone

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Physics and Python Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen sourceRemote sensingEnvironmental scienceComputer scienceSystems engineeringAerospace engineeringGeologyEngineeringSoftwareOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital waveguide methods for time-domain modeling of acoustic structures comprised of interconnected piece-wise one-dimensional cylinders, cones and toneholes have been well reported in the past. In this work, an open-source Matlab class is presented that can be used to model arbitrary wind instrument air column structures, defined by length, radii and hole geometric parameters, using digital waveguide methods. Fractional-delay filtering can be enabled or disabled, with support for both Thiran and Lagrange filter types of specified order. Thermoviscous losses can be modeling using either a discrete-time least squares or a shelf-filter fit, both of arbitrary order. Three different tonehole model options are provided (two-port, three-port or wave digital filter). End boundary conditions include closed, anechoic, ideally open, open flanged and open unflanged. The class object can be used either in single-sample iterative contexts (for example, with an attached excitation model) or with arbitrarily-sized input signals (for example, to compute a reflection function or impedance). The modeled geometry can be constructed manually by iteratively adding segments or holes, or a complete geometry can be specified in a file. This project is bundled together with a parallel and previously reported open-source project for frequency-domain transfer matrix modeling of air columns (https://github.com/garyscavone/acmt).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,045

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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