好的。
出色地，谢谢，每个人，为了加盟我们。
这标题的我们的项目
是设计A数字的音乐旋律听力测试。
我是帕特里克朱利亚诺
和我的共同主持人是查尔斯陈和石匠陈
WHO不能是这里今天。
所以我是去到是呈现在他们的代表。
和这是A项目，
A高的-学校干项目启发经过ESTEEM的方法论，
哪个是基本上干但和人工智能,数学，和统计数据出色地-融合的。
好的，所以只是到介绍这项目
在这项目管理味道和这项目宪章。
这目的的这项目，在影响，是到设计A测试
到测试这听力能力的A音乐家。
这实验性的设计，哲学或者方法我们使用
是JMP的强大的，明确的放映设计能力。
和我们设计的这测试基于在六音乐旋律变量
在命令到测试听力能力，
在哪里每个问题开始和A短的旋律
已关注经过四选择，和在哪里仅有的一是重复
和这其他三旋律是相似的但不是完全相同的。
从这测试，每个倾听者有到挑选他们的最好的选择
之中这选项可用的。
一次我们设计的这测试，我们分析这测试民意调查结果。
我们建造A灵敏度模型
在考虑的六音乐听力变量，
和然后屏幕这听众到决定哪个那些执行这最好的
在这音乐听力测试。
和在正在做所以，在这放映过程，
我们分析这长处和弱点的他们的听力能力
在这服务的最终创造一个乐队
和A等级的听众WHO是高度有能力的到评价他们。
可以，然后呢在这服务的科学，
我们有一个介绍到这机制的听力
在哪里这耳朵是只是基本上A频率-接收仪器
那收集声音和振动的这小骨在这耳朵
和原因这机械的振动到是转换
进入一个电气刺激，哪个是解释的经过这脑
经过这听觉的神经和最终经过这脑。
全部正确的，所以前我们得到进入这实验
和这变量那我们分析，
让我们讲话A小的少量关于这频率范围的听力
之中个人取决于在他们的年龄。
所以人们的全部年龄没有听力减值
应该是有能力的到听到在A频率的大约8,000赫兹，
和渐进的损失的灵敏度到更高频率和年龄
是A普通的发生。
和所以什么这科学告诉我们
是那这听觉的结构的更年轻人们
是通常更多的有能力的的吸收或者口译
听力更高频率听起来，哪个是，的课程，
相关的在条款的哪个仪器人们是玩,
在哪里这小提琴有A更高沥青比这大提琴，
所以也许A更年轻人可能是更多的适合
为了玩这小提琴比一个年长的人。
和所以这只是给你一个主意那基本上
人们那是在他们的五十年代或许可能仅有的是有能力的到听到
在12,000千赫... 或者12千赫相当， 12,000赫兹，
然而人们在他们的20多岁能听到向上到也许18千赫。
和只是到给一些语境，这平均的频率范围
为了什么我们听为了这声音那我们听到最多经常每一个天
是之间250赫兹和6,000赫兹。
好的，所以什么是一些挑战联系和听力
在这语境的声音的不同的频率？
所以人们通常错过高的频率声音
更多的经常比低的频率那些。
和人们和高的频率听力损失，
他们有麻烦听力更高-投球听起来，的课程，正确的？
和所以更高沥青声音能通常来从女性或者孩子们
和是在这上二到八千赫范围。
和什么是还典型的
和高的频率听力损失在许多人们
是这在场的A幻影声音，哪个是这状况称为耳鸣，
和那竞争感觉的声音能还抑制A人的能力
到区分其他高的频率声音。
所以清楚地，年龄是一个重要的因素在条款的设计
一个有效的听力测试和发展一个有效的控制板的听众
WHO是协调的到音乐。
虽然我们没有明确地考虑年龄在我们的实验，
作为你会看在这随后的幻灯片，
它确实可以是A因素那我们可以探索更远
在我们的采样战略在条款的这民意调查受访者那我们选择。
好的，所以这基本的措施的听力表现
是称为一个听力图。
和什么你看在这图形在这正确的
是只是A阴谋的听力临界点等级在分贝在这垂直的轴
相对频率在这水平的。
和你能清楚地看那作为听力损失进步，
这临界点等级的声音和分贝开始到增加
和这降解和这表现是显示作为这阴谋
分裂这表现经过年移动向下进入这正确的。
那是这弹道的这线那是连接这积分
移动向下进入这正确的。
好的，所以只是A小的少量更多的背景
前我们发射进入这设计的这民意调查和这分析。
这意图这里是只是到强调
那频率干涉能是A问题
在生产A悠扬的和谐在一个乐队在特别的
或者在任何种类的音乐作品。
和什么是基本上显示这里
是这不同之处之间什么是称为基本的频率和谐波
在这语境的A钢琴，
在至少在这笔记规模表明的在这底部。
可以，然后呢什么做我们知道关于这音乐笔记频率光谱？
出色地，每个笔记有，不是出奇，基于在这介绍所以远的，
每个笔记有A特别的频率。
作为一个例子，中间C是在大约262赫兹，
和更高笔记，的课程，是去到有更高频率
和降低笔记有降低频率。
和这滑动只是给你A语境
为了什么频率笔记对应到。
所以笔记A是大约很多更高， 440,
然后笔记C 在 261在这第二放在这正确的，
在这降低部分的这滑动。
好的，所以有一些关系之间频率和这数字的笔记。
频率需要到双倍的每一个12笔记，
和我们有12个音符在每个八度，七白色的和五黑色的。
和所以你能看那这关系，
那频率跟随作为A功能的这些笔记，
和n是A力量-法律类型关系。
全部正确的，所以服用我们后退现在到这项目
和这执行和这分析。
所以这项目计划有三阶段。
这第一的阶段是什么我是去到覆盖，
它是这分析那我是去到讨论今天。
这第一的阶段是有效地这过程的识别
哪个人们是最好的听力表演者从A收藏的民意调查结果
那我们发送出去基于在这民意调查那我们设计的。
这第二阶段是识别这最好的听力表演者
从这民意调查结果在命令到服务作为法官。
在这阶段，基本上，我们尝试到工作在成型这乐队
事先的到阶段三在哪里是实际上正在做这成型。
但在这实例，是思维关于事物
喜欢哪个仪器有任何潜在的局限性。
和我们可能给这相同的旋律到不同的测试仪器，
和不是每一个乐器能玩每一个旋律，明显地。
和所以这主意是，
如何做我们知道那这个人那是玩
是玩这些仪器准确？
出色地，我们需要法官WHO有好的聆听能力。
所以这法官那我们策划从阶段一
将要提供那出色的评估在阶段二。
所以有一次我们有那在地方，在阶段三，
我们能实际上真的形式这数字的乐队。
和出色地思考关于事物喜欢如何许多球员应该是涉及，
WHO应该玩在哪里，明显地。
出色地有A好的理解的如何这旋律可以是难的
为了肯定仪器。
和这是为什么我们需要阶段二在这中间。
好的，所以这是我们的设计或者民意调查问题设计。
所以我们已经确定六变量为了这次听证会测试
有关的到音乐，参数在音乐：
步，速度，笔记变了，笔记等级， A重复多变的，
和A困难多变的， A明确的多变的，简单的或者难的。
这实验，作为我提及前，是是使用JMP的渠务署，
和在添加到这默认，是产生A默认 DSD，
和然后在影响，是增加该设计
经过添加二更多的中心点。
所以我们正在做一个18-跑步渠务署，
哪个包括一中心点，哪个是排数字三在这桌子，
具有表明的和A零和一个箭突出显示排三。
和然后是添加二更多的中心积分
在排10和排20分别。
和这主意这里在条款的，是更换这些中心点，
是我们想到得到一个主意的如何持续的这结果是
自始至终这实验。
所以我们尝试到放A大致中心点在这开始，在这中间，
和这结尾的这实验。
和这是类似的到理解无论A测量过程是稳定的，
如果你是在A制造业环境，得到A感觉为了那。
和然后这其他重要的事物关于我们的设计这里
是那是随机化这测试顺序，
和那是某物那我们能做在通过JMP这一代的这设计。
和患病的展示A小的少量关于那简要地
什么时候我们来到这下一个很少幻灯片。
和那随机化是真的重要的因为它帮助排除任何偏见
到期的到因素那不是在这实验
什么时候我们跑步这测试。
和那偏见是提到的到有时作为潜伏变化
或者变化到期的到潜伏变量。
好的，所以有其他考虑那我感动在。
它是在这语境的随机化，但它是轻微地不同的语境，
哪个是A小的少量更多的独特的
到这特别的应用和实验。
和所以基本上，什么我们做过是生成了一个最初的随机的多变的
和分配A随机的顺序，一二三四，和随机的。
但我们做过A重新编码在那。
所以我们标记的一A，二乙,三C，和四个 D，
和那'是什么我们看
在条款的识别这正确的回答。
所以在这二列在这正确的在这桌子，
在这20-排桌子，
是识别什么这正确的回答应该是
在条款的这信，
哪个是联系和A随机的多变的的一二三四，
w这里一对应到A，两个到乙,三到C，和四到D.
和是正在做这到确保A制服分配
的这地点多变的。
和基本上什么那方法在实际的条款是那一个，乙，丙，和丁
全部有平等的百分比的存在已选择在随机的。
和这是到避免这偏见情况
在哪里一个学生可能挑选这相同的回答超过和超过再次
在命令到可能增加他的或者她机会的表演出色地，
或者也许因为这民意调查受访者不是支付注意力
或者不是已订婚的在这民意调查。
好的，所以这里是在哪里我们来到一个评估
的这表现的这设计，的这渠务署设计。
这方式我们方法这
是通过这评估的这统计力量的这实验
哪个是显示在这左边，在控制板在这左边
通过一个评估的这混杂的图案
或者这程度到哪个因素是相关的在这实验性的设计，
那就是显示在这控制板在这中间，
和这均匀性，什么我们称呼这均匀性的这设计，
哪个是简单地，什么做这结构的这设计看喜欢
在A多元的空间？
有我们覆盖全部的这设计积分在一个大约制服方式
所以那是有能力的到预测穿过这全部的范围的这实验
和这相同的程度的精确？
那又怎样这些三表明，和去后退超过到这左边，
是那这全面的力量为了每个的这因素在这实验
是更大比90%，哪个是好的。
和它节目我们那我们有好的灵敏度到探测影响，
如果他们是实际上那里在这人口。
这控制板在这中间节目
那这风险的什么我们称呼多重共线性
或者过多的相关性之中这实验性的因素是低的
因为全部的这成对的相关性在这相关性矩阵，
最多的他们是蓝色的，
在哪里A更多的偏蓝相关性对应到A降低相关性，
在哪里坚硬的蓝色的表示零相关性。
和这正方形那是更近到A红色的阴影
表明A更高程度的相关性之中因素或者条款在这实验。
和所以全面的，什么我们看是那我们看为了相关性
那不超过0.3,
和那是通常全部这正方形在这阴谋
和这例外的那些轻微地微红的正方形
在哪里这相关性是A小的少量更高。
和那是因为我们有明确的因素，正确的？
我们有在至少一明确的因素在这实验。
和如果我们没有有这在场的A明确的因素，
这阴谋会看甚至更蓝。
所以我们说那在渠务署，我们不推荐
添加也许多明确的变量进入这实验，
因为如果我们做，然后我们增加这相关性问题，
哪个影响我们的能力到生产估计在我们的模型那是精确的，
线索到通货膨胀的方差在我们的估计。
和这最终的阴谋在这正确的，在这远的正确的，
哪个是一个适应症的这均匀性的这设计，
是A分散阴谋矩阵在跳转,
和它节目每个多变的相对每一个其他多变的。
和什么是看着为了
是为了白色的空间到是最小的在这阴谋。
什么我有画是A小的圆圈这里哪个你的眼睛能容易地挑选出去。
有A小的少量的额外的白色的空间那里
在这路口的重复和步。
和那，再次，是因为我们有A明确的多变的在我们的实验。
和所以说实话，
有不完美的零在这主要的影响，
不真的中心点在这主要的效果
到期的到这在场的那困难多变的，
这明确的多变的。
和那是反映在这非对称的图案
的这分散阴谋矩阵在这正确的，轻微地非对称，
在哪里那不对称是表明的在那白色的空间
和和这圆圈那我有画。
好的，所以前我讨论这滑动，我只是想到迅速地展示你
如何我得到到这些设计诊断。
所以什么你是看见这里是这桌子那我只是显示你。
和我有生成的这设计使用这渠务署平台在下面这美国能源部菜单，
在下面权威的放映和权威的放映设计。
和后我做过那， JMP 已经产生，
后我完全的这设计桌子一代过程
和充满在这结果， JMP 生成能源部对话脚本，
保存它到这数据桌子，
和我能实际上重新启动这美国能源部对话，
和我能还评价这设计。
所以我是去到去先和迅速地点击在设计评估。
和这是只是一个概述的这设计。
和正确的这里在下面设计评估
是在哪里我得到这诊断有关的顶部花，
哪个我显示你在这左边控制板在那滑动，
这诊断那表明
到这程度到哪个因素或条款在这实验是相关的。
和那是显示在此处这颜色地图在这相关性。
和到产生这阴谋，
看着在这均匀性之中这因素，
我实际上有到去在和做那在 s猫阴谋矩阵
在下面这图形菜单，小号散点图矩阵。
所以那是只是一些语境为了你。
和现在，我是只是去到迅速地带来向上这下一个滑动
和然后来后退到JMP这里
只是到动态地展示你什么是正在做。
所以这是大概这最多有趣的部分
的这实验。
如何做我们增加这民意调查测试困难
和做它在A聪明的方式？
出色地，我们能使用分层的聚类分析到做那。
现在，我们已经知道这正确的回答。
它是表明的这里在这相应的柱子。
这选择柱子，
这列的这四变量在这正确的
哪个表明这选择相应的到这20旋律选择
是表明的那里。
所以我们知道，为了例子，在这第一的排，
这正确的答案是C对应到旋律一
在哪里这编号数字是一。
所以我们已经知道这正确的回答
在哪里我们已经分配它在条款的排命令基于在A随机的数字，
但如何做我们挑选这其他三答案？
出色地，基于在分层的聚类，
我们能得到A感觉的如何关闭每个的这其他三答案是
到这正确的回答。
和在这方式，我们能制作这测试A小的更多的难的。
所以全部这回答选择是从这20旋律。
如何做我们挑选这更近手续为了每个问题，
或者这最近的手续，如果你将要，
或者甚至或许旋律那是相对地关闭一起
基于在这聚类标准，但不是尊重那标准严格来说，
正确的？
所以这可能似乎A小的少量朦胧的，
但在影响，全部是真的正在做
是告诉跳转到分配A聚类方案经过排
和基于在一些聚类标准那我们指定。
和经过默认，那标准是病房。
所以我是只是去到展示那动态地这里。
所以我有这桌子打开。
全部我做过这里是跑步分层 C光泽在下面C光泽菜单。
和一次我跑了这，我去先和调用集群S摘要，
哪个我转身在这里。
和然后手表什么发生这里什么时候我点击在每个的这些集群。
所以你能看那什么时候我点击在每个的这些集群。
这些是这集群。
所以七个和18是联系和每个其他,
14和十七、八和九，排二和13、和所以在。
所以这是这主意。
是使用这力量的跳转到确认行
那是联系和每个其他。
和在这方式，经过安排这回答选择关闭到每个其他，
我们制作它相对地关闭到每个其他经过下列的一些图式喜欢这，
我们制作这测试更多的难的。
好的，所以只是发射后退进入幻灯片这里再次。
好的。
全部正确的，所以基本上这最后的步这里在条款的完成这实验
是在添加到使用A被动的标准为了增加这困难的这测试，
我们想一个积极的标准。
所以我们想到是有能力的到分离，
在影响，这初学者等级从这先进的等级。
所以思考的它喜欢这。
如果每一个问题曾是极好的难的
或者如果全部这选择是非常难的到辨析从，
然后你不会是有能力的到区分之间一个先进的-等级受访者
和A初学者-等级受访者
因为大家会错过全部的这问题。
相似地，如果你制成全部这问题也简单的，
然后你有全部专家和不初学者，
和所以你有不分化。
所以基于在这科学，我们有A假设那步和速度
是这最多重要的因素为了表现，
为了听力表现，为了歧视性的之间A好的旋律，
A好的作品，和A坏的音乐作品
和A坏的一。
所以是我们当然关于那？
出色地，一事物我们能做是我们可以再代码这步和速度
经过A减少 50%
如果它是有困难等级平等的到难的。
和经过正在做那，在影响，我们仍然有五变量
和那些是表明的在这阴影，正确的？
所以这重新编码步，重新编码速度是这二列那是阴影。
和然后我们有这笔记变了，这笔记等级，和这重复。
所以这渠务署是仍然正交的。
我们仍然有三水平。
我们有五变量，
但实际上我们可以包含向上到六在这渠务署设计。
所以如何做我们增加我们的价值在影响经过增加那多变的数字到六？
出色地，我们能添加这困难多变的或者这明确的多变的
哪个表示任何一个简单的或者难的。
所以我们决定到使用步和速度，结合这些其他三变量，
和这全部的样本尺寸是仍然18加2个或者20
和这二中心积分和这一中心点经过默认。
但现在，我们得到五等级为了速度和步，不是三。
所以通过正在做这小的转型，
我们巧妙地创造五等级在二变量
反而的只是有三水平，
哪个是通常什么我们会有在A渠务署。
所以我思考这是A独特的方法
那是还相当具体的到这问题语境
和给我们更多的级别在我们的设计。
可以，然后呢这是我们的设计。
如何是我们去到创造...
什么软件是我们去到使用到基本上产生这听力测试？
好的，出色地，这是只是一个概述的音乐S软件S合成器，
哪个是什么我们使用，柔软的合成器。
和我们利用它到创造
24多种的选择音乐旋律听力测试。
它是明显地方便的和便携的和快速地。
全部正确的，所以如何做我们分发这民意调查聪明地？
出色地，我们的方法是...
许多人们做一采样方法。
但这里，我们的方法是到整合全部这不同的采样方法论，
簇采样，分层，和一些额外的聚类之内
在命令到分发这民意调查到这正确的观众
到制作这民意调查这最多有用。
所以什么时候你是准备好到发送出去这测验，如何做你做它？
出色地，我有一些例子这里。
WHO应该玩这音乐？
嗯，那里是人们WHO知道这音乐和人们WHO不。
所以我们仅有的想到发送这调查
到人们WHO是已经熟悉的和这音乐，正确的？
因为最终，我们想到使用这些人们
到评价这表现的一个乐队。
在里面分层采样感觉，我们有不同的种类的仪器。
我们可能有五学生在A特别的水池
那知道如何到玩钢琴，
我们可能有二那知道如何到玩小提琴，
和我们可能想到样本巧妙地
所以那我们仅有的挑选A肯定数字之内每个地层的球员，
人们WHO玩特别的仪器。
所以我们可能挑选随机地之内每个的这些地层
在A肯定采样速度。
和再次，和尊重到聚类，
我们能思考的地点在条款的实践地点或者地理
作为A选择从许多不同的地理。
在A感觉，我们簇和限制我们的选择标准
到仅有的这散弗朗西斯科湾区域，
因为练习在人是很多更轻松比练习几乎。
好的，所以真的这观点是那这民意调查传播
和民意调查数据收藏过程是非常整体的
和增加我们的机会的生产一个有效的测试放，如果你将要，
的评估员到帮助我们形式这最多高的-表演乐队。
可以，然后呢迅速地，到裹一切向上，
我们研究过这人类听力频率范围，
这乐器频率光谱，这音乐频率公式，
和我们设计的一个创新的音乐旋律听力测试使用渠务署。
我们还实施的二有趣的方法
到增加这困难的这测试，分层的聚类，
作为出色地作为重新缩放这等级
的这最多重要的预测器在我们的反应为了这测试答案。
和我们使用这音乐合成器软件
到基本上传播这听力测试穿过这六音乐旋律变量。
和在我们的战略为了传播,我们使用这整体的采样方法。
所以这在关闭,一些的这方法那我们使用
和这科学那我们发达可以是用过的到发展A听力援助，
音乐旋律听力援助。
和在我们的当前的市场那是意识到的的，
听力艾滋病是真的特别设计的为了人们和听力损失，
但这主意这里会是，如何关于制作A听力援助
那是关于放大A肯定信号从噪音，正确的？
和那会，在影响，
增加音乐旋律听力和检测，正确的？
所以主要的客观的这里
会是到堵塞出去噪音那是外来的，
为了例子，噪音从这观众，和然后放大这信号部分
为了这特别的频率那是重要的
为了玩A特别的乐器，或者甚至使用这类型的技术
到甚至出去这沥青，到放大这过渡之间旋律。
和所以在未来工作， A相似的渠务署设计能是实施的
在条件发展这种类的技术。
所以感谢你非常很多为了聆听和让我们知道如果你有任何问题。
