Translating Music to Touch: Exploring Tactile Perception of Pitch, Roughness, and Pleasantness
Notice bibliographique
Résumé
Music is a rich multisensory experience, yet individuals with hearing impairments often lack access to this important aspect of culture. As tactile technologies advance, there is growing interest in whether musical information can be conveyed through vibration. This study investigates how core dimensions of auditory music perception, pitch, roughness, and pleasantness, can be translated into the tactile domain. Participants were asked to rate these perceptual dimensions for sinusoidal stimuli with frequencies ranging from 40 to 750 Hz, and for complex waveforms with fundamental frequencies of 52, 73, and 98 Hz, including amplitude modulated, sawtooth, and missing fundamental stimuli. Perceived pitch showed a systematic relationship with stimulus frequency for most participants, suggesting that tactile devices could at least partially convey some form of simple melodic patterns. The sawtooth waveform emerged as particularly effective for representing pitch changes, underscoring the role of rapid temporal transitions in tactile pitch encoding. Roughness ratings were negatively correlated with pleasantness, mirroring well-established findings in auditory perception. Waveforms with sudden temporal changes or rapid amplitude modulations were consistently judged as less pleasant. Taken together, these findings in normal hearing participants may inform the design of vibrotactile displays that could support access to selected music relevant perceptual dimensions, although generalization to people with hearing loss remains to be tested. Importantly, our results highlight the crucial role of the fast temporal envelope rather than the temporal fine structure, in shaping vibrotactile perception. Consistent with this interpretation, our data provide evidence for a tactile analog of the auditory missing fundamental phenomenon.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».