わかった。
良い、ありがとう、みんな、為に接合我ら。
の題名の私たちの事業
はデザインaデジタル音楽メロディー聴覚テスト。
私はパトリックジュリアーノ
と私の共同発表者それはチャールズチェンと石工チェン
誰できなかったなれここ今日。
そう私は行きますになれ提示するの上彼らの代理。
とこれはa事業、
a高い-学校幹事業インスパイヤされたにESTEEMの方法論、
どれのは基本的幹しかしと人工知能、算数、と統計学良い-統合されています。
わかった、それでただに導入これ事業
のの事業管理風味との事業チャーター。
の目的のの事業、の効果、はにデザインaテスト
にテストの聴覚容量のa音楽家。
の実験的デザイン、哲学また方法論私たち使用する
はJMPの強力な、決定的ふるい分けデザイン容量。
と私たち設計のテストベースの上六音楽メロディー変数
の注文にテスト聴覚容量、
どこ各質問始まるとa短いメロディー
続いたに四選択肢、とどこそれだけ1は繰り返される
との他の三メロディーそれは似ているしかしいいえ同一。
からこれテスト、各リスナーもっているに選ぶ彼らの一番選択
の中のオプション利用可能。
一度私たち設計これテスト、私たち分析するのテスト調査結果。
私達建てるa感度モデル
の考慮の六音楽聴覚変数、
とそれから画面のリスナーに決定どれのもの行われたの一番
のの音楽聴覚テスト。
とのやっているそれで、ののふるい分け処理する、
私たち分析するの強みと弱点の彼らの聴覚容量
ののサービスの最終的に作成をオーケストラ
とaグレーディングのリスナー誰それは非常に有能に評価彼ら。
そしてののサービスの理科、
私たち持ってるを前書きにの機構の聴覚
どこの耳はただ基本的a周波数-受け取り装置
それ集める音と振動のの小骨の耳
と原因の機械式振動になれ変換された
の中へを電気刺激、どれのは解釈されたにの脳
にの聴覚神経と最終的ににの脳。
全て右、それで前私たち得るの中への実験
との変数それ私たち分析し、
しましょう話a少し少し約の周波数範囲の聴覚
の中個人依存するの上彼らの年。
そう人の全て年齢それなし聴覚減損
したほうがいいなれできるに聞くでa周波数の約8,000ヘルツ、
と徐々に損失の感度により高い周波数と年
はa正常発生。
とそれで何の理科言う我ら
はそれの聴覚構造物の年下人
それは通常もっと有能の吸収するまた通訳
聴覚より高い周波数音、どれのは、のコース、
関連するの条項のどれの楽器人それは遊んで、
どこのバイオリンもっているaより高いピッチよりものチェロ、
それで多分a年下人そうかもしれないなれもっと適した
為に遊んでいるのバイオリンよりもを古い人。
とそれでこれただ与えるあなたを考えそれ基本的
人それそれはの彼らの50代多分五月それだけなれできるに聞く
で12,000キロヘルツ... また12キロヘルツそれよりも、 12,000ヘルツ、
一方人の彼らの20代できる聞く上に多分18キロヘルツ。
とただに与えるいくつか環境、の平均周波数範囲
為に何私たち聞く為にの音それ私たち聞く多くの頻繁毎日日
はの間に250ヘルツと6,000ヘルツ。
わかった、それで何それはいくつか課題関連すると聴覚
のの環境の音の違う周波数？
そう人通常お嬢高い周波数音
もっと頻繁よりも低い周波数もの。
と人と高い周波数聴覚損失、
彼ら持ってる問題聴覚より高い-投げた音、のコース、右？
とそれでより高いピッチ音できるいつもの来てから女性また子供
とそれはののアッパー2に8キロヘルツ範囲。
となにまた典型的
と高い周波数聴覚損失のたくさんの人
はの面前のaファントム音、どれのはの調子と呼ばれる耳鳴り、
とそれ競合する感覚の音できるまた阻害するa人能力
に区別他の高い周波数音がします。
そう明らかに、年はを重要要素の条項の設計する
を効果的聴覚テストと現像を効果的パネルのリスナー
誰それは同調したに音楽。
それでも私たちしませんでした明示的に検討年の私たちの実験、
なのであなたは見るのの後続スライド、
それ絶対できるなれa要素それ私たちできる見るさらに遠く
の私たちのサンプリングストラテジーの条項のの調査回答者それ私たち選ぶ。
わかった、それでの基本測定の聴覚パフォーマンス
はと呼ばれるをオージオグラム。
と何あなた見るののグラフの上の右
はただaプロットの聴覚しきい値レベルのデシベルの上の垂直軸
対周波数の上の水平。
とあなたできる明らかに見るそれなので聴覚損失進歩し、
のしきい値レベルの音とデシベル始まるに増加
との劣化とのパフォーマンスは示したなのでのプロット
分割のパフォーマンスに年動く下の中への右。
それはの軌道ののラインそれは接続中のポイント
動く下の中への右。
わかった、それでただa少し少しもっとバックグラウンド
前私たち発売の中へのデザインのの調査との分析。
の意図ここはただに強調
それ周波数干渉できるなれa問題
の生産aメロディアス調和のをオーケストラの特に
またのどれか選別のミュージカル構成。
と何そうだった基本的見せているここ
はの違いの間になにと呼ばれる基本的周波数と高調波
のの環境のaピアノ、
で少しでもでのノート規模示されたでの下。
そして何行う私たち知る約の音楽ノート周波数スペクトラム？
良い、各ノートもっている、いいえ驚くべきことに、ベースの上の前書きそれで遠い、
各ノートもっているa特に周波数。
としてを例、真ん中ハはでその周り262ヘルツ、
とより高いノート、のコース、それは行きますに持ってるより高い周波数
と低いノート持ってる低い周波数。
とこれ滑り台ただ与えるあなたa環境
為に何周波数ノート一致するに。
そうノートあはその周り多くのより高く、 440、
それからノートC 261のの2番目設定の上の右、
のの低い部分のの滑り台。
わかった、それでありますいくつか関係の間に周波数との番号のノート。
周波数ニーズにダブル毎日12ノート、
と私たち持ってる12 ノートの各オクターブ、セブン白いと五黒。
とそれであなたできる見るそれこれ関係、
それ周波数続くなのでa関数のこれらはノート、
とnはaパワー-法タイプ関係。
全て右、それで取る我ら戻る今にの事業
との実装との分析。
そうの事業予定もっている三フェーズ。
の最初段階は何私は行きますにカバー、
これはの分析それ私は行きますに話し合います今日。
の最初段階は効果的にの処理するの識別
どれの人それは一番聴覚出演者からaコレクションの調査結果
それ私たち送信アウトベースの上の調査それ私たち設計。
の2番目段階は識別の一番聴覚出演者
からの調査結果の注文に仕えるなので判定。
のこれ段階、基本的、私たち試すに仕事の上形にするのオーケストラ
前に段階三どこそうだった実際にやっているの形にする。
しかしのこれ実例、そうだった考え約もの
お気に入りどれの楽器持ってるどれか潜在的な制限。
と私たち五月与えるの同じメロディーに違うテスト楽器、
といいえ毎日楽器できる遊ぶ毎日メロディー、明らかに。
とそれでの考えは、
どうやって行う私たち知るそれの個人それそれは遊んでいる
それは遊んでいるこれらは楽器正確に？
良い、私たち必要判定誰持ってる良い聞いている容量。
そうの判定それ私たち収集・整理するから段階1
意思提供それ優れた評価の段階2。
だから一度私たち持ってるそれの場所、の段階三、
私たちできる実際に本当形のデジタルオーケストラ。
と良い考える約ものお気に入りどうやってたくさんのプレーヤーしたほうがいいなれ関与、
誰したほうがいい遊ぶどこ、明らかに。
良い持ってるa良い理解のどうやってのメロディーできるなれ難しい
為に特定楽器。
とこれはどうして私たち必要段階2のの真ん中。
わかった、それでここです私たちのデザインまた調査質問デザイン。
そう私たちは特定された六変数為にこの公聴会テスト
関連しているに音楽、パラメータの音楽：
ステップ、速度、ノートかわった、ノートレベル、 a繰り返す変数、
とa困難変数、 aカテゴリカル変数、簡単また難しい。
の実験、なので私言及された前、はそうだった使用してJMPのDSD、
との添加にのデフォルト、そうだった生成するaデフォルトDSD、
とそれからの効果、そうだった増強デザイン
に追加2もっと中心点。
だから私たちはやっているを18-走るDSD、
どれの含む1中心点、どれのは行番号三のこれテーブル、
持つため示されたとaゼロとを矢印ハイライト行三。
とそれからそうだった追加2もっと中心ポイント
で行10と行20それぞれ。
との考えここの条項の、そうだった交換するこれらは中心点、
は私たち欲しいですに得るを考えのどうやって一貫性のあるの結果それは
全体を通しての実験。
そう私たち試すに置くaおおよその中心点での始まり、のの真ん中、
との終わりのの実験。
とこれは類似のに理解どうにかa計測処理するは安定、
もしもあなたはのa製造業環境、取得a検出為にそれ。
とそれからの他の重要もの約私たちのデザインここ
はそれそうだったランダム化のテスト順序、
とそれはなにかそれ私たちできる行うのJMPスルーの世代ののデザイン。
と病気見せるa少し少し約それ簡単に
いつ私たち来てにの次少しスライド。
とそれ無作為化は本当重要なぜならそれ役立ちます排除どれかバイアス
期限に要因それではないのの実験
いつ私たち走るのテスト。
とそれバイアスは言及に時折なので潜んでいる変化
また変化期限に潜んでいる変数。
わかった、それであります別考慮それ私触れたの上。
これはのの環境の無作為化、しかしこれは少し違う環境、
どれのはa少し少しもっと個性的
にこれ特に応用と実験。
とそれで基本的、何私たちやりましたはを生成したイニシャルランダム変数
と割り当てられたaランダム順序、一二三四、とランダム化。
しかし私たちやりましたa記録の上それ。
そう私たちラベル付き1あ、 2 B、三C、と4D、
とそれ'なに私たち見る
の条項の識別の正しい答え。
そうのの2列での右のこれテーブル、
のこれ20-行テーブル、
そうだった識別何の正しい答えしたほうがいいなれ
の条項のの手紙、
どれのは関連するとaランダム変数の一二三四、
wここ1対応にあ、二対B、三にC、と四にD.
とそうだったやっているこれに確認aユニフォーム分布
のの位置変数。
と基本的何それ意味の実用的条項はそれA、B、C、とD
全て持ってる同等パーセンテージのであること選択済みでランダム。
とこれはに避けるのバイアスをかける状況
どこ学生五月選ぶの同じ答え以上と以上また
の注文におそらく増加彼のまた彼女チャンスの実行する良い、
また多分なぜならの調査被告ではない支払う注意
またではない従事しているのの調査。
わかった、それでここはどこ私たち来てにを評価
ののパフォーマンスののデザイン、ののDSDデザイン。
の仕方私たちアプローチこれ
は終えたの評価のの統計パワーのの実験
どれのは示したの上の左、上でパネルの上の左
終えたを評価のの交絡パターン
またの範囲にどれの要因それは相関したのの実験的デザイン、
そしてそれは示したののパネルのの真ん中、
との均一、何私たち電話の均一ののデザイン、
どれのは単に、何しますの構造ののデザイン見るお気に入り
のa多変量スペース？
もつ私たち覆われた全てののデザインポイントのを約ユニフォーム仕方
それでそれそうだったできるに予測する横切っての全体範囲のの実験
との同じ程度の精度？
そして、何これらは三示す、と行きます戻る以上にの左、
はそれの全体パワー為に各のの要因のの実験
は大きいよりも90パーセント、どれのは良い。
とそれショー我らそれ私たち持ってる良い感度に探知効果、
もしも彼らは実際にそこののの人口。
のパネルのの真ん中ショー
それの危険の何私たち電話多重共線性
また過剰相関の中の実験的要因は低い
なぜなら全てののペアワイズ相関関係のこれ相関マトリックス、
多くのの彼らそれは青い、
どこaもっと青みがかった相関対応にa低い相関、
どこ個体青いを示しますゼロ相関。
との正方形それそれはクローザーにa赤シェーディング
示すaより高い範囲の相関の中要因また条項のの実験。
とそれで全体、何私たち見るはそれ私たち見る為に相関関係
それしないでください超えた0.3、
とそれは通常全ての正方形のこれプロット
との例外のそれらの少し赤みを帯びた正方形
どこの相関はa少し少しより高い。
とそれはなぜなら私たち持ってるカテゴリカル要因、右？
私達持ってるで少しでも1カテゴリカル要素のこれ実験。
ともしも私たちしませんでした持ってるの面前のaカテゴリカル要素、
これプロットだろう見る平青い。
そう私たちいうそれのDSD、私たちしないでくださいお勧め
追加それもたくさんのカテゴリカル変数の中への実験、
なぜならもしも私たち行う、それから私たち増加これ相関問題、
どれの影響する私たちの能力に生産見積りの私たちのモデルそれそれは正確、
リードにインフレーションの分散の私たちの見積り。
との最後のプロットの上の右、の上の遠い右、
どれのはを表示のの均一のこれデザイン、
はa散らばるプロットマトリックスのJMP、
とそれショー各変数対毎日他の変数。
と何そうだった見ている為に
は為に白いスペースになれ最小限ののこれプロット。
何私は描かれたはa少しサークルここどれの君の目できる簡単に選ぶアウト。
ありますa少し少しの追加白いスペースそこの
での交差点の繰り返すとステップ。
とそれ、また、はなぜなら私たち持ってるaカテゴリカル変数の私たちの実験。
とそれで正直に、
あります番号完全ゼロのの主要効果、
番号真実中点の主要効果
期限にの面前のそれ困難変数、
のカテゴリカル変数。
とそれは反映されたのの非対称パターン
のの散らばるプロットマトリックスの上の右、少し非対称、
どこそれ非対称は示されたのそれ白いスペース
ととのサークルそれ私は描かれた。
わかった、それで前私話し合いますこれ滑り台、私ただ欲しいですに早く見せるあなた
どうやって私得たにこれらはデザイン診断。
そう何あなたは見てここはのテーブルそれ私ただ示したあなた。
と私は生成されたこれデザイン使用してのDSDプラットホーム下のDOEメニュー、
下決定的ふるい分けと決定的ふるい分けデザイン。
と後私やりましたそれ、 JMPはすでに生成、
後私完了のデザインテーブル世代処理する
と塗りつぶしのの結果、 JMPが生成するDOEダイアログ脚本、
保存しますそれにのデータテーブル、
と私できる実際に再起動のDOEダイアログ、
と私できるまた評価のデザイン。
そう私は行きますに行く先にと早くクリックの上デザイン評価。
とこれはただを概要ののデザイン。
と右ここ下デザイン評価
はどこ私得るの診断関連している上オーワー、
どれの私示したあなたの上の左パネルの上それ滑り台、
の診断それ示す
にの範囲にどれの要因または用語のの実験それは相関します。
とそれは示したここにの色地図の上の相関。
とに生成のプロット、
見ているでの均一の中の要因、
私実際に持ってるに行くのと行うそれ秒でキャタプロットマトリックス
下のグラフメニュー、Sキャタプロットマトリックス。
そうそれはただいくつか環境為にあなた。
と今、私はただ行きますに早く持っていく上の次滑り台
とそれから来て戻るにJMPここ
ただに動的に見せるあなた何そうだったやっています。
そうここですおそらくの多くの面白い部
のこれ実験。
どのように行う私たち増加の調査テスト困難
と行うそれのa頭いい仕方？
良い、私たちできる使用する階層的クラスタリング分析に行うそれ。
今、私たちすでに知るの正しい答え。
これは示されたここのの対応桁。
の選択桁、
の列のの四変数の上の右
どれの示すの選択肢対応にの20メロディー選択肢
それは示されたそこの。
そう私たち知る、為に例、のの最初行、
の正しい答えはCです対応にメロディワン
どこのC ID番号は1。
そう私たちすでに知るの正しい答え
どこ私たちは割り当てられたそれの条項の行注文ベースの上aランダム番号、
しかしどうやって行う私たち選ぶの他の三答えは？
良い、ベースの上階層的クラスタリング、
私たちできる得るa検出のどうやって近い各のの他の三答えそれは
にの正しい答え。
とのこれ仕方、私たちできる作るのテストa少しもっと難しい。
そう全ての答え選択肢それはからの20メロディー。
どのように行う私たち選ぶのクローザー手続き為に各質問、
またの最も近い手続き、もしもあなた意思、
また平多分メロディーそれそれは比較的近い一緒
ベースの上のクラスタリング基準、しかしいいえ敬うそれ基準厳密には、
右？
そうこれそうかもしれない思われるa少し少し漠然とした、
しかしの効果、全てそうだった本当やっている
は言うへのJMP割当aクラスタリング図式に行
とベースの上いくつかクラスタリング基準それ私たち特定。
とにデフォルト、それ基準は区。
そう私はただ行きますに見せるそれ動的にここ。
そう私持ってるのテーブル開いた。
全て私やりましたここは走る階層 C光沢下Cつやつやメニュー。
と一度私走ったこれ、私行った先にと呼び出すクラスタ S要約、
どれの私回したの上ここ。
とそれから見る何起こるここいつ私クリックの上各のこれらはクラスター。
そうあなたできる見るそれいつ私クリックの上各のこれらはクラスター。
これらはそれはのクラスター。
そうセブンと18それは関連すると各その他r、
14と17、8と九、行2と13,とそれでの上。
そうこれはの考え。
そうだった使用してのパワーのへのJMP識別行
それそれは関連すると各他の。
とのこれ仕方、に手配の答え選択肢近いに各他の、
私たち作るそれ比較的近いに各他のに続くいくつかスキーマお気に入りこれ、
私たち作るのテストもっと難しい。
わかった、それでただ発売戻るの中へスライドここまた。
わかった。
全て右、それで基本的の過去ステップここの条項の完了これ実験
はの添加に使用してa受け身基準為に増加しているの困難ののテスト、
私たち欲しいですをアクティブ基準。
そう私たち欲しいですになれできるに分ける、
の効果、の初心者レベルからの高度レベル。
そう考えるのそれお気に入りこれ。
もしも毎日質問だった素晴らしい難しい
またもしも全ての選択肢そうだったとても難しいに差別するから、
それからあなたしませんなれできるに区別の間にを高度-レベル被告
とa初心者-レベル被告
なぜならみんなだろうお嬢全てのの質問。
同様に、もしもあなた作る全ての質問それも簡単、
それからあなたがした持ってる全て専門家と番号初心者、
とそれであなた持ってる番号差別化。
そうベースの上の理科、私たち持ってるa仮説それステップと速度
それはの多くの重要要因為にパフォーマンス、
為に聴覚パフォーマンス、為に差別的なの間にa良いメロディー、
a良い構成、とa悪いミュージカル構成
とa悪い1。
そうそれは私たち承知しました約それ？
良い、 1もの私たちできる行うは私たちできますコードのステップと速度
にa 50%削減
もしもこれは困難でレベル同等に難しい。
とにやっているそれ、の効果、私たちまだ持ってる五変数
とそれらのそれは示されたのの影付き、右？
そうの再コード化されたステップ、再コード化された速度それはの2列それそれは影付き。
とそれから私たち持ってるのノートかわった、のノートレベル、との繰り返す。
そうのDSDはまだ直交。
私達まだ持ってる三レベル。
私達持ってる五変数、
しかし実際に私たちできる組み込む上に六ののDSDデザイン。
そうどうやって行う私たち増加私たちの価値の効果に増加しているそれ変数番号に六？
良い、私たちできる追加の困難変数またのカテゴリカル変数
どれのを示しますまた簡単また難しい。
そう私たち決めたに使用するステップと速度、と組み合わせこれらは他の三変数、
との合計サンプルサイズはまだ18プラス2また20
との2中心ポイントとの1中心点にデフォルト。
しかし今、私たち得る五レベル為に速度とステップ、いいえ三。
だからやっているこれ少し変身、
私たち賢く作成五レベルの上2変数
代わりはのただ持つ三レベル、
どれのは通常何私たちだろう持ってるのa DSD。
そう私考えるこれはa個性的アプローチ
それはまたとても明確なにこれ問題環境
と与える我らもっとレベルの私たちのデザイン。
そしてこれは私たちのデザイン。
どのようにそれは私たち行きますにを作成します...
何ソフトウェアそれは私たち行きますに使用するに基本的生成の聴覚テスト？
わかった、良い、これはただを概要の音楽ソフトウェア Sシンセサイザー、
どれのは何私たち使用する、柔らかいシンセ。
と私たち利用するそれに作成
24多数選択音楽メロディー聴覚テスト。
これは明らかに便利とポータブルと速い。
全て右、それでどうやって行う私たち分配しますこれ調査賢く？
良い、私たちのアプローチは...
たくさんの人行う1サンプリング方法。
しかしここ、私たちのアプローチはに統合全ての違うサンプリング方法論、
集まるサンプリング、階層化された、といくつか追加クラスタリング内部
の注文に分配しますの調査にの右観客
に作るの調査の多くの使える。
そういつあなたは準備に送信アウトのクイズ、どうやって行うあなた行うそれ？
良い、私は持っているいくつか例ここ。
誰したほうがいい遊ぶの音楽？
さて、そこでそれは人誰知るの音楽と人誰しないでください。
そう私たちそれだけ欲しいですに送信の調査
に人誰それはすでに見慣れたとの音楽、右？
なぜなら最終的に、私たち欲しいですに使用するこれらは人
に評価のパフォーマンスのをオーケストラ。
の中に階層化されたサンプリング検出、私たち持ってる違う種類の楽器。
私達五月持ってる五学生のa特にプール
それ知るどうやってに遊ぶピアノ、
私たち五月持ってる2それ知るどうやってに遊ぶバイオリン、
と私たち五月欲しいですにサンプル賢く
それでそれ私たちそれだけ選ぶa特定番号内部各地層のプレーヤー、
人誰遊ぶ特に楽器。
そう私たち五月選ぶ無作為に内部各のこれらは地層
のa特定サンプリングレート。
とまた、と尊敬するにクラスタリング、
私たちできる考えるの位置の条項の練習位置また地理
なのでa選択からたくさんの違う地理。
のa検出、私たち集まると限界私たちの選択基準
にそれだけのさんフランシスコベイ範囲、
なぜなら練習中の人は多くのより簡単によりも練習中事実上。
わかった、それで本当の点はそれこれ調査普及
と調査データコレクションプロセスはとてもホリスティック
と増加する私たちのチャンスの生産を効果的テスト設定、もしもあなた意思、
の評価者にヘルプ我ら形の多くの高い-実行するオーケストラ。
そして早く、に包むすべての上、
私たち勉強したの人間聴覚周波数範囲、
の楽器周波数スペクトラム、の音楽周波数方式、
と私たち設計を革新的な音楽メロディー聴覚テスト使用してDSD。
私達また実装された2面白いアプローチ
に増加の困難ののテスト、階層的クラスタリング、
なので良いなので再スケーリングのレベル
のの多くの重要予測因子の上私たちの反応為にのテスト答えます。
と私たち使用するの音楽シンセサイザーソフトウェア
に基本的広めるの聴覚テスト横切っての六音楽メロディー変数。
との私たちのストラテジー為に普及、私たち使用するのホリスティックサンプリング方法論。
そうこれの閉鎖、いくつかののアプローチそれ私たち使用する
との理科それ私たち発展したできるなれ使用済みに発展させるa聴覚援助、
音楽メロディー聴覚援助。
との私たちの現在市場それそうだったわかっているの、
聴覚エイズは本当特別に設計為に人と聴覚損失、
しかしの考えここだろうなれ、どうやって約作るa聴覚援助
それは約増幅するa特定信号からノイズ、右？
とそれだろう、の効果、
増加音楽メロディー聴覚と検出、右？
そして、主要目的ここ
だろうなれにブロックアウトノイズそれは無関係な、
為に例、ノイズからの観客、とそれから増幅するの信号部分
為にの特に周波数それそれは重要
為に遊んでいるa特に楽器、また平使用してこれタイプのテクノロジー
に平アウトのピッチ、に増幅するの遷移の間にメロディー。
とそれでの将来仕事、 a似ているDSDデザインできるなれ実装された
のの条件現像これ親切のテクノロジー。
そう感謝あなたとても多くの為に聞いているとさせて我ら知るもしもあなた持ってるどれか質問。
