Integration of virtual sound sources in electric vehicle interior
Notice bibliographique
Résumé
Avec le développement des véhicules à motorisation électrique, le paysage sonore intérieur des véhicules change et les designers sonores s'intéressent désormais à la création d'ambiances sonores contrôlées et agréables dans l'habitacle. Par exemple, l'absence du son prédominant du moteur modifie la perception qu'a le conducteur de la dynamique de son véhicule. De précédents travaux ont proposé des stratégies de sonification pour augmenter l'environnement sonore de l'habitacle en rétablissant la dynamique du véhicule à l'aide de retours sonores synthétiques. Cependant, les utilisateurs signalent un manque d'intégration de ces retours dans l'environnement sonore existant entraînant un rejet de ces solutions. L'objectif de cette thèse est d'étudier ce qui fait qu'une source appartient ou non à un environnement afin d'envisager une intégration plus cohérente de sources virtuelles dans un véhicule. En utilisant une méthode d'analyse par synthèse, des paramètres acoustiques de timbre et d'espace du bruit moteur et de l'habitacle des véhicules thermiques portant le caractère réaliste ont été investigués. En particulier, les résonances de l'habitacle ainsi que la répartition acoustique spatiale du bruit moteur se sont avérées améliorer perceptivement le réalisme de l'environnement contrairement à des caractéristiques de timbre plus subtiles comme des micro-modulations aléatoires. La modélisation de ces phénomènes a permis d'envisager l'intégration d'un retour sonore dans les véhicules électriques portant ces mêmes caractéristiques et d'évaluer leur impact sur la cohérence globale de l'environnement sonore. Des expériences perceptives ont été menées en environnement virtuel audiovisuel représentatif d'un véhicule et ont mis en évidence l'importance des caractéristiques acoustiques spatiales dans la perception d'un habitacle et ont validé l'hypothèse qu'appliquer une répartition spatiale d'un bruit moteur au retour sonore sur la dynamique dans un véhicule électrique améliore l'intégration de cette source virtuelle. Dans le contexte automobile, ces résultats encouragent à prendre en compte la dimension spatiale dans la conception et l'intégration de nouveaux retours sonores afin de créer une ambiance globale cohérente. Plus généralement, dans un contexte de réalité augmentée, ces résultats montrent que le comportement spatial des sources sonores virtuelles est un facteur essentiel pour une intégration cohérente dans l'environnement réel.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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 ».