Fiber Materials and Musical Perception: Exploring Tactile Transmission of Sound
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Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to systematically evaluate the performance of functional textile materials as vibrotactile feedback media. By characterizing the vibration transmission properties of various fabrics, we provide a materials science basis for developing novel wearable devices for music perception among hearing-impaired individuals. Methods: The experiment utilized three representative engineering textiles: polyester, nylon, and carbon fiber woven fabrics. Piezoelectric sensing technology was employed to convert audio signals into mechanical vibrations. Accelerometers were used to precisely measure the vibration conduction efficiency of each fabric, while 240 participants were recruited to assess tactile recognition rates. The research focused on the influence of different fiber raw materials and fabric structures (e.g., plain, twill) on vibration transmission performance. Results: The results demonstrate that the carbon fiber plain weave fabric exhibited optimal vibration conduction efficiency (4.85 m/s² in the low-frequency range <250 Hz), significantly outperforming the nylon and polyester fabrics. Tactile feedback based on this high-performance textile yielded a recognition rate of 92% for low-frequency music. Furthermore, the rhythm perception accuracy of the hearing-impaired group improved to 85%, proving the distinct advantage of advanced textile materials in the high-fidelity transmission of low-frequency vibrations. Conclusion: This research validates that textile-based substrates can serve as effective media for tactile music transmission. By virtue of its superior mechanical vibration transmission, carbon fiber fabric provides critical material science data and design parameters for the development of “smart textiles” and wearable sensing devices tailored for specific populations. This work shows broad application prospects in the interdisciplinary field of “textile engineering” and assistive rehabilitation technology.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 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.
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