Développements récents d'outils de spatialisation sonore du GRIS : ControlGRIS et SpatGRIS
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente les développements récents relatifs aux outils de spatialisation du son, conçus par le Groupe de Recherche en Immersion Spatiale (GRIS) – ControlGRIS et SpatGRIS – ainsi que les projets de développement à venir. On y expose le contexte et les motivations qui ont présidé à la création d'un couple plugiciel/logiciel ainsi que les plus récents ajouts qui leur ont été apportés. Nous présentons un nouvel algorithme maison, le MBAP (Matrix Based Amplitude Panning) sur lequel le mode CUBE est construit et qui permet de concevoir pratiquement toutes les formes de dispositifs de haut-parleur imaginables. Nous y faisons la présentation d'une proposition de format standard d'échange d'œuvres en format multipiste qui permettra une meilleure diffusion des musiques entre les individus et les organismes. Depuis 2009, avec un financement prévu au moins jusqu'en 2025, ce projet de recherche-création poursuit l’objectif d’offrir une solution libre de droits, gratuite, simple et efficace pour une spatialisation multidirectionnelle du son, intégrée tout au long du processus de composition, tant pour la création musicale, que pour les arts et les installations sonores, ou encore le cinéma indépendant.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».