Improving the Detection of Melodic Sequences Through the Addition of Inharmonic Frequencies
Notice bibliographique
Résumé
Our ability to detect and discriminate between auditory signals is crucial to our daily lives (Gundy, 1961), and is required in auditory warning systems for a variety of safety critical devices (Stanton & Edworthy, 2019) —such as hospital alarms (Sanderson et al., 2006). Recent research has focused on harmonicity as a salient dimension in signal detection (McPherson et al., 2022). Inharmonic sounds tend to be more attention grabbing (Bonin & Smilek, 2016), while higher pitch frequencies are less likely to conflict with ambient noise. This suggests the introduction of high, inharmonic frequencies could improve detectability. To assess whether this indicates binding of the inharmonic tones or additional information increasing detection, we measured accuracy and response time in two-alternative forced choice (2AFC) tasks, whereby participants decided whether a melodic sequence played in noise ascended or descended. The sequence included either congruent, incongruent, or an absence of higher harmonics. We found that the tracking additional harmonics improved mean accuracy by 6% and reduced mean response time by 72ms relative to their absence. The stationary harmonics reduced response time by 74ms, but also reduced accuracy by 13% relative to their absence.The results suggest that the additional harmonics can speed up reaction time, regardless of whether they are congruent. However, the increase in accuracy for the tracking condition relative to the decrease for stationary implies that discrimination depends on congruency. Without this, they may be a source of distraction, erroneously drawing attention away from the signal instead of supporting it. Overall, this supports an information rather than a binding mechanism of facilitation. Future experiments will further explore the role of binding in detection by varying amplitude envelope between the signal and higher harmonics. We can then infer how they could be added to current alarms to improve detectability.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».