Virtual acoustics for musicians: Exploring the influence of an electronic acoustic enhancement system on music performance
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse fait l'étude des effets d'un système d'acoustique virtuelle sur la perception des musiciens envers leur performance musicale et l'acoustique ambiante. Les recherches antérieures ont davantage testé la réaction des musiciens dans des lieux acoustiquement différents ou en laboratoire sous simulation d'environnements acoustiques. Cette étude, via une série d'expériences sur le terrain, améliore notre compréhension des acoustiques virtuelles et leurs potentiels avantages pour les musiciens en concert ou enregistrement studio.Le système de Technologie d'Acoustique Virtuelle (TAV), développé à l'Université McGill, comprend des appareils d'acoustique électroniques et des réponses impulsionnelles mesurées dans divers lieux acoustiques pour produire un champ sonore virtuel qui peut bonifier l'acoustique d'un espace. Aux premiers essais pilote, le système TAV a été mis en œuvre pendant un enregistrement studio et un concert. En plus d'offrir un soutien acoustique, le système a permis aux musiciens d'interagir avec des reproductions fidèles de divers lieux acoustiques.Dans un vaste studio, deux expériences principales ont été menées avec des musiciens exposés à l'acoustique virtuelle en variant le support acoustique de la scène et de la salle de concert. Lors d'un test avec orchestre de chambre, des mesures acoustiques objectives ont confirmé que le système TAV renforce certaines variables reliées au soutien scénique. Il a été démontré que les participants préféraient davantage de premières réflexions, et ce, en se basant sur des attributs perceptuels comme «l'enveloppement», «la sensation de soutien scénique» et «la qualité de réverbération». Comme expérience finale, onze quatuors à cordes professionnels ont évalué subjectivement trois conditions acoustiques différentes. Les résultats démontrent une nette préférence pour les conditions acoustiques du système TAV contrairement à l'acoustique originale du studio. Les attributs les plus concrets pour décrire les préférences acoustiques des musiciens étaient «la qualité de réverbération», «la quantité de réverbération», «la facilité à entendre les autres musiciens» et «la sensation de grandeur». Cette recherche apporte un soutien au principal argument que l'acoustique virtuelle peut significativement améliorer un espace d'interprétation. Cette étude peut mener à des solutions pratiques au design de salles de concert, de studio d'enregistrement et au développement de système électro-acoustique.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".