Capture synchrone de la production sonore et de la gestuelle du pianiste. Vers une interprétation
Bibliographic record
Abstract
Une expérience de mise en évidence du rapport entre gestuelle du pianiste et production sonore induite a été réalisée dans un auditorium dédié à la musique orchestrale. Quatre pianistes de parcours et de styles différents ont exécuté quatre pièces extraites des Kinderszenen , op. 15 ( Scènes d’enfants ) de Schumann, qui présentent à la fois une homogénéité musicale, mais aussi une grande variabilité d’atmosphères sonores. Les mesures acoustiques mises en place visaient à capter le signal sonore à l’intérieur et à l’extérieur du piano dans l’objectif d’extraire des descripteurs acoustiques par traitement du signal et à réaliser des tests d’écoute du type de ceux effectués en psychoacoustique. Simultanément et de manière synchronisée, la gestuelle des pianistes a été enregistrée par un système de capture de mouvement ( mocap ) composé de caméras haute fréquence ultrasensibles. Les pianistes étaient instrumentés par des marqueurs réfléchissants placés sur une combinaison ou directement à même la peau dans le cas des mains et des doigts. Les premiers résultats des tests psychoacoustiques montrent que l’occurrence des timbres attribués aux extraits sonores est conforme à l’occurrence publiée dans la littérature.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".