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Record W2280741676

Recherche de caractéristiques sonores et de correspondances audiovisuelles pour des systèmes bio-inspirés de substitution sensorielle de l'audition vers la vision

2016· article· fr· W2280741676 on OpenAlexfundno aff
M H Mahdavi Adeli

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicMusic and Audio Processing
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de Sherbrooke
KeywordsArtPhilosophyHumanities
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé: Les systèmes de substitution sensorielle convertissent des stimuli d’une modalité sensorielle en des stimuli d’une autre modalité. Ils peuvent fournir les moyens pour les personnes handicapées de percevoir des stimuli d’une modalité défectueuse par une autre modalité. Le but de ce projet de recherche était d’étudier des systèmes de substitution de l’audition vers la vision. Ce type de substitution n’est pas bien étudié probablement en raison de la complexité du système auditif et des difficultés résultant de la désadaptation entre les sons audibles qui peuvent changer avec des fréquences allant jusqu’à 20000 Hz et des stimuli visuels qui changent très lentement avec le temps afin d’être perçus. Deux problèmes spécifiques des systèmes de substitution de l’audition vers la vision ont été ciblés par cette étude: la recherche de correspondances audiovisuelles et l’extraction de caractéristiques auditives. Une expérience audiovisuelle a été réalisée en ligne pour trouver les associations entre les caractéristiques auditives (la fréquence fondamentale et le timbre) et visuelles (la forme, la couleur, et la position verticale). Une forte corrélation entre le timbre des sons utilisés et des formes visuelles a été observée. Les sujets ont fortement associé des timbres “doux” avec des formes arrondies bleues, vertes ou gris clair, des timbres “durs” avec des formes angulaires pointues rouges, jaunes ou gris foncé et des timbres comportant simultanément des éléments de douceur et de dureté avec un mélange des deux formes visuelles arrondies et angulaires. La fréquence fondamentale n’a pas été associée à la position verticale, ni le niveau de gris ou la couleur. Étant donné la correspondance entre le timbre et une forme visuelle, dans l’étape sui- vante, un modèle hiérarchique flexible et polyvalent bio-inspiré pour analyser le timbre et extraire des caractéristiques importantes du timbre a été développé. Inspiré par les découvertes dans les domaines des neurosciences, neurosciences computationnelles et de la psychoacoustique, non seulement le modèle extrait-il des caractéristiques spectrales et temporelles d’un signal, mais il analyse également les modulations d’amplitude sur différentes échelles de temps. Il utilise un banc de filtres cochléaires pour résoudre les composantes spectrales d’un son, l’inhibition latérale pour améliorer la résolution spectrale, et un autre banc de filtres de modulation pour extraire l’enveloppe temporelle et la rugosité du son à partir des modulations d’amplitude. Afin de démontrer son potentiel pour la représentation du timbre, le modèle a été évalué avec succès pour trois applications : 1) la comparaison avec les valeurs subjectives de la rugosité 2) la classification d’instruments de musique 3) la sélection de caractéristiques pour les sons qui ont été regroupés en fonction de la forme visuelle qui leur avait été attribuée dans l’expérience audiovisuelle. La correspondance entre le timbre et la forme visuelle qui a été révélée par cette étude et le modèle proposé pour l’analyse de timbre peuvent être utilisés pour développer des systèmes de substitution de l’audition vers la vision intuitifs codant le timbre en formes visuelles.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.509
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.041
GPT teacher head0.280
Teacher spread0.239 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2016
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