Factors Contributing to Instrumental Blends in Orchestral Excerpts
Notice bibliographique
Résumé
Timbral blend is a phenomenon that occurs when two or more concurrent acoustic events produced by distinct sources fuse perceptually and give rise to new timbres. Auditory scene analysis proposes that concurrent grouping cues of onset synchrony, harmonicity, and parallel change in pitch and dynamics are involved in the perceptual fusion of events, but research has also shown that several timbral cues can affect concurrent grouping. We investigated potential factors that may cause different degrees of instrumental blend in orchestral excerpts using rating scales ranging from “unity” to “multiplicity” and from “strongly blended” to “not at all blended.” With linear mixed effects modeling, the factors found to affect ratings included the rating scale used, musical training, timbre class (instrument families involved), the degree of parallelism and onset synchrony of melodic lines involved in the blend, the number of different notes present simultaneously, and several acoustic features related to timbre. Musicians differ from nonmusicians in the use of the multiplicity scale, rating excerpts as more multiple, even if they are fairly well blended, whereas nonmusicians ratings are similar for both scales and to musicians’ ratings of blend. Excerpts with bowed strings and/or woodwinds blend the strongest, followed by combinations involving brass instruments, with excerpts involving percussion and plucked strings blending the least. The important finding of this study on real musical excerpts is in demonstrating the relative roles of the score-based and acoustic factors that are associated with the perception of multiplicity and blend in complex orchestral sonorities as well as the influence of musical training.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».