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Enregistrement W4400289034 · doi:10.1121/10.0026977

A comparison of modeled and measured impedance of brass instruments and mouthpieces

2024· article· en· W4400289034 sur OpenAlexaff
Miranda Jackson, Gary Scavone

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrassElectrical impedanceAcousticsEngineeringElectrical engineeringMaterials sciencePhysicsMetallurgyCopper

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impedance of a brass instrument has an important influence on its playability and sound timbre. The geometry of the mouthpiece has various features, such as the cup volume and shape, opening diameter, and length, that determine the characteristics of the overall impedance of the instrument-mouthpiece combination. Brass instruments, and especially mouthpieces, are designed for specific purposes, and horns or mouthpieces are chosen depending on the musical requirements. In order to investigate the relationship between the physical parameters and the impedances of instruments and mouthpieces, they have been modeled with transfer matrix and finite element model techniques, and the results are compared with impedance measurements of instruments, mouthpieces, and combinations of instruments and mouthpieces. Trumpets, flugelhorns, (French) horns, trombones, and the corresponding mouthpieces have been used. A detailed analysis of the estimation of the viscothermal losses has been performed, as the loss estimation in the narrow throat of the mouthpiece and in the flaring part of the brass instrument bell departs from the ordinary transfer matrix calculations. The effect of varying the physical parameters of mouthpieces and instruments is investigated by means of impedance considerations and sound synthesis, and the resulting influences on intonation, playability, and timbre are presented.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,265 · 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
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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