Categorization of Typical and Atypical Combinations of Excitations and Resonators of Musical Instruments: Assimilation of the Unusual to the Familiar
Notice bibliographique
Résumé
Sound categorization is automatic, yet very little is known about how this process works. Physical sound sources such as musical instruments generate sounds that carry timbral information about two mechanical components: The excitation sets into vibration the resonator, which acts as a filter to amplify, suppress, and radiate sound components. Given that excitation–resonator interactions are quite limited in the physical world, Modalys, a digital, physically inspired modeling platform, was utilized to simulate the combinations of three excitations (bowing, blowing, striking) and three resonators (string, air column, plate). This formed nine types of interactions, which are either typical (e.g., struck string) or atypical (e.g., blown plate). In two separate categorization tasks, participants chose either the excitation or resonator they thought produced each interaction. For the typical interactions, participants accurately categorized their excitations and resonators. Atypical interactions were assimilated to typical ones and listeners identified either the correct excitation or the correct resonator but not both. Hierarchical clustering revealed that interactions were perceived differently depending on the categorization task. These findings suggest that unfamiliar sound sources are interpreted as conforming to familiar sound sources for which mental models exist. These studies consequently exemplify the role of timbre in sound source recognition.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».