Assessing the Impact of Force Feedback in Musical Knobs on Performance and User Experience
Notice bibliographique
Résumé
This paper examined how rotary force feedback in knobs can enhance control over musical techniques, focusing on both performance and user experience. To support our study, we developed the Bend-aid system, a web-based sequencer with pre-designed haptic modes for pitch modulation, integrated with TorqueTuner, a rotary haptic device that controls pitch through programmable haptic effects. Then, twenty musically trained participants evaluated three haptic modes (No-force feedback (No-FF), Spring, and Detent) by performing a vibrato mimicry task, rating their experience on a Likert scale, and providing qualitative feedback in post-experiment interviews. The study assessed objective performance metrics (Pitch Error and Pitch Deviation) and subjective user experience ratings (Comfort, Ease of Control, and Helpfulness) of each haptic mode. User experience results showed that participants found force feedback helpful. Performance results showed that the Detent mode significantly improved pitch accuracy and vibrato stability compared to No-FF, while the Spring mode did not show a similar improvement. Post-experiment interviews showed that preferences for Spring and Detent modes varied, and the applicants provided suggestions for future knob designs. These findings suggest that force feedback may enhance both control and the experience of control in rotary knobs, with potential applications for more nuanced control in DMIs.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».