괜찮은.
잘, 감사해요, 모든 사람, ~을 위한 합류 우리를.
그만큼 제목 ~의 우리의 프로젝트
~이다 설계 ㅏ 디지털 음악 멜로디 듣기 시험.
나는 패트릭 줄리아노,
그리고 나의 공동 발표자 ~이다 찰스 첸 그리고 석공 첸
WHO 할 수 없었다 BE 여기 오늘.
그래서 나는 가고 있다 에게 BE 제시 ~에 그들의 이익.
그리고 이것 ~이다 ㅏ 프로젝트,
ㅏ 높은- 학교 줄기 프로젝트 탁월한 ~에 의해 에스팀의 방법론,
어느 ~이다 원래 줄기 하지만 ~와 함께 일체 포함, 수학, 그리고 통계 잘- 통합.
좋아요, 그래서 단지 에게 소개하다 이것 프로젝트
~에 그만큼 프로젝트 관리 맛 ~와 함께 그만큼 프로젝트 전세.
그만큼 목적 ~의 그만큼 프로젝트, ~에 효과, ~이다 에게 설계 ㅏ 시험
에게 시험 그만큼 듣기 능력 ~의 ㅏ 음악가.
그만큼 실험적 설계, 철학 또는 방법론 우리 사용
~이다 JMP의 강한, 결정적인 상영 설계 능력.
그리고 우리 설계 그만큼 시험 기반을 둔 ~에 육 음악 멜로디 변수
~에 주문하다 에게 시험 듣기 능력,
어디 각 질문 시작하다 ~와 함께 ㅏ 짧은 멜로디
팔로우 ~에 의해 네 선택, 그리고 어디 오직 하나 ~이다 반복
그리고 그만큼 다른 삼 멜로디 ~이다 비슷한 하지만 ~ 아니다 동일한.
에서 이것 시험, 각 경청자 가지다 에게 선택하다 그들의 최상의 선택
~ 중에 그만큼 옵션 사용 가능.
한 번 우리 설계 이것 시험, 우리 분석하다 그만큼 시험 조사 결과.
우리 짓다 ㅏ 감광도 모델
~에 고려 사항 ~의 육 음악 듣기 변수,
그리고 그 다음에 화면 그만큼 청취자 에게 결정하다 어느 것들 수행 그만큼 최상의
~에 그만큼 음악 듣기 시험.
그리고 ~에 행위 그래서, ~에 그만큼 상영 프로세스,
우리 분석하다 그만큼 강점 그리고 약점 ~의 그들의 듣기 능력
~에 그만큼 서비스 ~의 궁극적으로 생성 한 오케스트라
~와 함께 ㅏ 채점 ~의 청취자 WHO ~이다 고도로 유능한 에게 평가하다 그들을.
좋아, 그래서 ~에 그만큼 서비스 ~의 과학,
우리 가지다 한 소개 에게 그만큼 기구 ~의 듣기
어디 그만큼 귀 ~이다 단지 원래 ㅏ 빈도- 전수 기구
저것 모으다 소리 그리고 진동 ~의 그만큼 이소골 그만큼 귀
그리고 원인 그만큼 기계적 진동 에게 BE 변환
~ 안으로 한 전기 같은 자극제, 어느 ~이다 통역 ~에 의해 그만큼 뇌
~에 의해 그만큼 귀의 신경 이상 그리고 궁극적으로 ~에 의해 그만큼 뇌.
모두 오른쪽, 그래서 ~ 전에 우리 얻다 ~ 안으로 그만큼 실험
그리고 그만큼 변수 저것 우리 분석,
하자 말하다 ㅏ 작은 조금 ~에 대한 그만큼 빈도 범위 ~의 듣기
~ 중에 개인 따라 ~에 그들의 나이.
그래서 사람들 ~의 모두 나이 없이 듣기 손상
~해야 한다 BE 할 수 있는 에게 듣다 ~에 ㅏ 빈도 ~의 약 8,000 헤르츠,
그리고 점진적 손실 ~의 감광도 에게 더 높은 주파수 ~와 함께 나이
~이다 ㅏ 정상 발생.
그리고 그래서 무엇 그만큼 과학 말한다 우리를
~이다 저것 그만큼 귀의 구조물 ~의 더 젊은 사람들
~이다 일반적으로 더 유능한 ~의 흡수 또는 통역
듣기 더 높은 빈도 소리, 어느 이다, ~의 강의,
관련 있는 ~에 자귀 ~의 어느 악기 사람들 ~이다 놀이,
어디 그만큼 바이올린 가지다 ㅏ 더 높은 정점 ~보다 그만큼 첼로,
그래서 아마도 ㅏ 더 젊은 사람 ~할 것 같다 BE 더 어울려
~을 위한 놀이 그만큼 바이올린 ~보다 한 더 오래된 사람.
그리고 그래서 이것 단지 준다 너 한 아이디어 저것 원래
사람들 저것 ~이다 ~에 그들의 쉰 아마도 5월 오직 BE 할 수 있는 에게 듣다
~에 12,000 킬로헤르츠... 또는 12 킬로헤르츠 꽤, 12,000 헤르츠,
반면 사람들 ~에 그들의 20대 ~할 수 있다 듣다 위로 에게 아마도 18 킬로헤르츠
그리고 단지 에게 주다 일부 문맥, 그만큼 평균 빈도 범위
~을 위한 무엇 우리 듣다 ~을 위한 그만큼 소리 저것 우리 듣다 최대 자주 모든 낮
~이다 ~ 사이 250 헤르츠 그리고 6,000 헤르츠.
좋아요, 그래서 무엇 ~이다 일부 도전 관련된 ~와 함께 듣기
~에 그만큼 문맥 ~의 소리 ~의 다른 빈도?
그래서 사람들 일반적으로 놓치다 높은 빈도 소리
더 자주 ~보다 낮은 빈도 그들.
그리고 사람들 ~와 함께 높은 빈도 듣기 손실,
그들 가지다 문제 듣기 더 높은- 투구 소리, ~의 강의, 오른쪽?
그리고 그래서 더 높은 정점 소리 ~할 수 있다 대개 오다 ~에서 여성 또는 어린이들
그리고 ~이다 ~에 그만큼 높은 둘 에게 여덟 킬로헤르츠 범위.
그리고 뭐야 또한 전형적인
~와 함께 높은 빈도 듣기 손실 ~에 많은 사람들
~이다 그만큼 있음 ~의 ㅏ 환상 소리, 어느 ~이다 그만큼 상태 ~라고 불리는 이명,
그리고 저것 경쟁 감각 ~의 소리 ~할 수 있다 또한 억제하다 ㅏ 명 능력
에게 구별하다 다른 높은 빈도 소리.
그래서 분명히, 나이 ~이다 한 중요한 요인 ~에 자귀 ~의 설계
한 효과적인 듣기 시험 그리고 개발 중 한 효과적인 패널 ~의 청취자
WHO ~이다 조율 에게 음악.
하지만 우리 하지 않았다 명시적으로 고려하다 나이 ~에 우리의 실험,
~처럼 당신은 보다 ~에 그만큼 후속 슬라이드,
그것 분명히 ~할 수 있었다 BE ㅏ 요인 저것 우리 ~할 수 있었다 탐구하다 더 나아가
~에 우리의 견본 추출 전략 ~에 자귀 ~의 그만큼 조사 응답자 저것 우리 선택하다.
좋아요, 그래서 그만큼 기초적인 측정하다 ~의 청력
~이다 ~라고 불리는 한 청력도.
그리고 무엇 너 보다 ~에 그만큼 그래프 ~에 그만큼 오른쪽
~이다 단지 ㅏ 구성 ~의 듣기 한계점 수준 ~에 데시벨 ~에 그만큼 수직의 중심선
~ 대 빈도 ~에 그만큼 수평의.
그리고 너 ~할 수 있다 분명히 보다 저것 ~처럼 듣기 손실 진행,
그만큼 한계점 수준 ~의 소리 그리고 데시벨 시작하다 에게 증가하다
그리고 그만큼 하락 그리고 그만큼 성능 ~이다 표시 ~처럼 그만큼 구성
파편 그만큼 성능 ~에 의해 년도 움직이는 아래에 ~ 안으로 그만큼 오른쪽.
그건 그만큼 궤도 ~의 그만큼 선 그건 연결 그만큼 포인트들
움직이는 아래에 ~ 안으로 그만큼 오른쪽.
좋아요, 그래서 단지 ㅏ 작은 조금 더 배경
~ 전에 우리 시작하다 ~ 안으로 그만큼 설계 ~의 그만큼 조사 그리고 그만큼 분석.
그만큼 의지 여기 ~이다 단지 에게 강조하다
저것 빈도 간섭 ~할 수 있다 BE ㅏ 문제
~에 생산 ㅏ 멜로디 조화 ~에 한 오케스트라 ~에 특정한
또는 ~에 어느 종류 ~의 뮤지컬 구성.
그리고 무엇 이었다 원래 전시 여기
~이다 그만큼 차이점 ~ 사이 뭐야 ~라고 불리는 근본적인 주파수 그리고 배음
~에 그만큼 문맥 ~의 ㅏ 피아노,
~에 최소 ~에 그만큼 메모 규모 가리키는 ~에 그만큼 맨 아래.
좋아, 그래서 무엇 하다 우리 알다 ~에 대한 그만큼 음악 메모 빈도 스펙트럼?
잘, 각 메모 가지다, ~ 아니다 놀랍게도, 기반을 둔 ~에 그만큼 소개 그래서 멀리,
각 메모 가지다 ㅏ 특정한 빈도.
처럼 한 예, 가운데 씨 ~이다 ~에 약 262 헤르츠,
그리고 더 높은 노트, ~의 강의, ~이다 가고 있다 에게 가지다 더 높은 빈도
그리고 낮추다 노트 가지다 낮추다 빈도.
그리고 이것 미끄러지 다 단지 준다 너 ㅏ 문맥
~을 위한 무엇 빈도 노트 대응하다 에게.
그래서 메모 ㅏ ~이다 약 많이 더 높은, 440,
그 다음에 메모 261에서 C ~에 그만큼 두번째 세트 ~에 그만큼 오른쪽,
~에 그만큼 낮추다 부분 ~의 그만큼 미끄러지 다.
좋아요, 그래서 있다 일부 관계 ~ 사이 빈도 그리고 그만큼 숫자 ~의 노트.
빈도 필요 에게 더블 모든 12 노트,
그리고 우리 가지다 노트 12개 ~에 각 옥타브, 일곱 하얀색 그리고 다섯 검은색.
그리고 그래서 너 ~할 수 있다 보다 저것 이것 관계,
저것 빈도 팔로우 ~처럼 ㅏ 기능 ~의 이것들 노트,
그리고 N ~이다 ㅏ 힘- 법 유형 관계.
모두 오른쪽, 그래서 취득 우리를 뒤쪽에 지금 에게 그만큼 프로젝트
그리고 그만큼 구현 그리고 그만큼 분석.
그래서 그만큼 프로젝트 계획 가지다 삼 단계.
그만큼 첫 번째 단계 ~이다 무엇 나는 가고 있다 에게 씌우다,
그것은 그만큼 분석 저것 나는 가고 있다 에게 논의하다 오늘.
그만큼 첫 번째 단계 ~이다 효과적으로 그만큼 프로세스 ~의 식별
어느 사람들 ~이다 최상의 듣기 공연자 ~에서 ㅏ 수집 ~의 조사 결과
저것 우리 보내다 밖으로 기반을 둔 ~에 그만큼 조사 저것 우리 설계되었습니다.
그만큼 두번째 단계 ~이다 식별 그만큼 최상의 듣기 공연자
~에서 그만큼 조사 결과 ~에 주문하다 에게 제공하다 ~처럼 판사.
~ 안에 이것 단계, 원래, 우리 노력하다 에게 일하다 ~에 형성 그만큼 오케스트라
이전의 에게 단계 삼 어디 이었다 실제로 행위 그만큼 형성.
하지만 ~에 이것 사례, 이었다 생각 ~에 대한 것들
좋다 어느 악기 가지다 어느 잠재적인 한정.
그리고 우리 5월 주다 그만큼 같은 멜로디 에게 다른 시험 악기,
그리고 ~ 아니다 모든 기구 ~할 수 있다 놀다 모든 멜로디, 확실히.
그리고 그래서 그만큼 아이디어 이다,
어떻게 하다 우리 알다 저것 그만큼 개인 저것 ~이다 놀이
~이다 놀이 이것들 악기 정확히?
잘, 우리 필요 심사 위원 WHO 가지다 좋은 청취 능력.
그래서 그만큼 심사 위원 저것 우리 보좌 신부 ~에서 단계 하나
~ 할 것이다 제공하다 저것 훌륭한 평가 ~에 단계 둘.
그래서 한번 우리 가지다 저것 ~에 장소, ~에 단계 삼,
우리 ~할 수 있다 실제로 정말 형태 그만큼 디지털 오케스트라.
그리고 잘 생각하다 ~에 대한 것들 좋다 어떻게 많은 플레이어 ~해야 한다 BE 관련된,
WHO ~해야 한다 놀다 어디, 확실히.
잘 가지다 ㅏ 좋은 이해 ~의 어떻게 그만큼 멜로디 ~할 수 있었다 BE 어려운
~을 위한 확실한 악기.
그리고 이것 ~이다 왜 우리 필요 단계 둘 ~에 그만큼 가운데.
좋아요, 그래서 여기 우리의 설계 또는 조사 질문 설계.
그래서 우리는 식별 육 변수 ~을 위한 이 청문회 시험
관련된 에게 음악, 매개변수 ~에 음악:
단계, 속도, 노트 변경, 노트 수준, ㅏ 반복하다 변하기 쉬운,
그리고 ㅏ 어려움 변하기 쉬운, ㅏ 범주적인 변하기 쉬운, 쉬운 또는 어려운.
그만큼 실험, ~처럼 나 말하는 전에, ~이다 이었다 사용 JMP의 DSD,
그리고 ~에 덧셈 에게 그만큼 기본, 이었다 생성 ㅏ 기본 DSD,
그리고 그 다음에 ~에 효과, 이었다 증강 디자인
~에 의해 첨가 둘 더 중심점.
그래서 우리는 행위 한 18- 달리다 DSD,
어느 포함 하나 중심점, 어느 ~이다 열 숫자 삼 ~에 이것 테이블,
가지고 가리키는 ~와 함께 ㅏ 영 그리고 한 화살 하이라이트 열 삼.
그리고 그 다음에 이었다 첨가 둘 더 센터 포인트들
~에 열 10과 열 20 각기.
그리고 그만큼 아이디어 여기 ~에 자귀 의, 이었다 교체 이것들 중심점,
~이다 우리 원하다 에게 얻다 한 아이디어 ~의 어떻게 일관된 그만큼 결과 ~이다
~ 내내 그만큼 실험.
그래서 우리 노력하다 에게 놓다 ㅏ 대충 중심점 ~에 그만큼 시작, ~에 그만큼 가운데,
그리고 그만큼 끝 ~의 그만큼 실험.
그리고 이것 ~이다 유사한 에게 이해 ~이든 ㅏ 측정 프로세스 ~이다 안정적인,
만약에 너는 ~에 ㅏ 조작 환경, 구하는 ㅏ 감각 ~을 위한 저것.
그리고 그 다음에 그만큼 다른 중요한 물건 ~에 대한 우리의 설계 여기
~이다 저것 이었다 무작위화 그만큼 시험 순서,
그리고 그건 무엇 저것 우리 ~할 수 있다 하다 ~에 JMP를 통해 그만큼 세대 ~의 그만큼 설계.
그리고 아픈 보여주다 ㅏ 작은 조금 ~에 대한 저것 간단히
언제 우리 오다 에게 그만큼 다음 약간의 슬라이드.
그리고 저것 무작위화 ~이다 정말 중요한 왜냐하면 그것 도움 제거하다 어느 편견
~로 인한 에게 요인 저것 아니다 ~에 그만큼 실험
언제 우리 달리다 그만큼 시험.
그리고 저것 편견 ~이다 추천 에게 때때로 ~처럼 숨어 변화
또는 변화 ~로 인한 에게 숨어 변수.
좋아요, 그래서 있다 또 다른 고려 사항 저것 나 감동 에.
그것은 ~에 그만큼 문맥 ~의 무작위, 하지만 그것은 약간 다른 문맥,
어느 ~이다 ㅏ 작은 조금 더 고유한
에게 이것 특정한 애플리케이션 그리고 실험.
그리고 그래서 원래, 무엇 우리 했다 ~이다 생성 초기의 무작위의 변하기 쉬운
그리고 할당된 ㅏ 무작위의 순서, 하나 둘 셋 넷, 그리고 무작위.
하지만 우리 했다 ㅏ 레코딩 ~에 저것.
그래서 우리 라벨이 붙은 하나 ㅏ, 둘 비, 삼 씨, 그리고 4D,
그리고 저것' 뭐야 우리 보다
~에 자귀 ~의 식별 그만큼 옳은 답변.
그래서 ~에 그만큼 둘 열 ~에 그만큼 오른쪽 ~에 이것 테이블,
~에 이것 20- 열 테이블,
이었다 식별 무엇 그만큼 옳은 답변 ~해야 한다 BE
~에 자귀 ~의 그만큼 편지,
어느 ~이다 관련된 ~와 함께 ㅏ 무작위의 변하기 쉬운 ~의 하나 둘 셋 넷,
승 여기 하나 해당 에게 ㅏ, 2 ~ 비, 삼 에게 씨, 그리고 네 에게 디.
그리고 이었다 행위 이것 에게 보장하다 ㅏ 제복 분포
~의 그만큼 위치 변하기 쉬운.
그리고 원래 무엇 저것 수단 ~에 현실적인 자귀 ~이다 저것 A, B, C, 그리고 디
모두 가지다 동일한 백분율 ~의 존재 선택된 ~에 무작위의.
그리고 이것 ~이다 에게 피하다 그만큼 바이어스 상황
어디 학생 5월 선택하다 그만큼 같은 답변 ~ 위에 그리고 ~ 위에 다시
~에 주문하다 에게 혹시 증가하다 그의 또는 그녀의 기회 ~의 실행할 수 있는 잘,
또는 아마도 왜냐하면 그만큼 조사 응답자 아니다 지불 주목
또는 아니다 약혼한 ~에 그만큼 조사.
괜찮은, 그래서 여기 ~이다 어디 우리 오다 에게 한 평가
~의 그만큼 성능 ~의 그만큼 설계, ~의 그만큼 DSD 설계.
그만큼 방법 우리 접근하다 이것
~이다 ~을 통해 그만큼 평가 ~의 그만큼 통계적 힘 ~의 그만큼 실험
어느 ~이다 표시 ~에 그만큼 왼쪽, 에 패널 ~에 그만큼 왼쪽
~을 통해 한 평가 ~의 그만큼 혼란스러운 무늬
또는 그만큼 정도 에게 어느 요인 ~이다 상관 ~에 그만큼 실험적 설계,
그리고 그것은 표시 ~에 그만큼 패널 ~에 그만큼 가운데,
그리고 그만큼 일률, 무엇 우리 부르다 그만큼 일률 ~의 그만큼 설계,
어느 ~이다 간단히, 무엇 하다 그만큼 구조 ~의 그만큼 설계 바라보다 좋다
~에 ㅏ 다변량 공간?
가지다 우리 덮여 모두 ~의 그만큼 설계 포인트들 ~에 한 약 제복 방법
그래서 저것 이었다 할 수 있는 에게 예측하다 가로질러 그만큼 전체 범위 ~의 그만큼 실험
~와 함께 그만큼 같은 도 ~의 정도?
그래서 뭐 이것들 삼 나타내다, 그리고 가고 있다 뒤쪽에 ~ 위에 에게 그만큼 왼쪽,
~이다 저것 그만큼 전반적인 힘 ~을 위한 각 ~의 그만큼 요인 ~에 그만큼 실험
~이다 보다 큰 ~보다 90퍼센트, 어느 ~이다 좋은.
그리고 그것 쇼 우리를 저것 우리 가지다 좋은 감광도 에게 감지하다 효과,
만약에 그들은 실제로 거기 ~에 그만큼 인구.
그만큼 패널 ~에 그만큼 가운데 쇼
저것 그만큼 위험 ~의 무엇 우리 부르다 다중공선성
또는 과도한 상관관계 ~ 중에 그만큼 실험적 요인 ~이다 낮은
왜냐하면 모두 ~의 그만큼 쌍으로 상관관계 ~에 이것 상관관계 행렬,
최대 ~의 그들을 ~이다 파란색,
어디 ㅏ 더 푸르스름한 상관관계 해당 에게 ㅏ 낮추다 상관관계,
어디 단단한 파란색 나타내다 영 상관관계.
그리고 그만큼 사각형 저것 ~이다 가까이 에게 ㅏ 빨간색 농담
나타내다 ㅏ 더 높은 정도 ~의 상관관계 ~ 중에 요인 또는 자귀 ~에 그만큼 실험.
그리고 그래서 전반적인, 무엇 우리 보다 ~이다 저것 우리 바라보다 ~을 위한 상관관계
저것 ~하지 않다 초과하다 0.3,
그리고 그건 일반적으로 모두 그만큼 사각형 ~에 이것 구성
~와 함께 그만큼 예외 ~의 저것들 약간 불그스름한 사각형
어디 그만큼 상관관계 ~이다 ㅏ 작은 조금 더 높은.
그리고 그건 왜냐하면 우리 가지다 범주적인 요인, 오른쪽?
우리 가지다 ~에 최소 하나 범주적인 요인 ~에 이것 실험.
그리고 만약에 우리 하지 않았다 가지다 그만큼 있음 ~의 ㅏ 범주적인 요인,
이것 구성 ~일 것이다 바라보다 심지어 더 파랗다.
그래서 우리 말하다 저것 ~에 DSD, 우리 ~하지 않다 추천하다
첨가 ~도 많은 범주적인 변수 ~ 안으로 그만큼 실험,
왜냐하면 만약에 우리 하다, 그 다음에 우리 증가하다 이것 상관관계 문제,
어느 영향을 미치다 우리의 능력 에게 생산하다 견적 ~에 우리의 모델 저것 ~이다 정밀한,
리드 에게 인플레이션 ~의 변화 ~에 우리의 추정.
그리고 그만큼 결정적인 구성 ~에 그만큼 오른쪽, ~에 그만큼 멀리 오른쪽,
어느 ~이다 한 표시 ~의 그만큼 일률 ~의 이것 설계,
~이다 ㅏ 흩어지게하다 구성 행렬 ~에 JMP,
그리고 그것 쇼 각 변하기 쉬운 ~ 대 모든 다른 변하기 쉬운.
그리고 무엇 이었다 찾고 ~을 위한
~이다 ~을 위한 하얀색 공간 에게 BE 최소 ~에 이것 구성.
무엇 나는 그어진 ~이다 ㅏ 작은 원 여기 어느 당신의 눈 ~할 수 있다 용이하게 선택하다 밖으로.
있다 ㅏ 작은 조금 ~의 추가의 하얀색 공간 거기
~에 그만큼 교차로 ~의 반복하다 그리고 단계.
그리고 저것, 다시, ~이다 왜냐하면 우리 가지다 ㅏ 범주적인 변하기 쉬운 ~에 우리의 실험.
그리고 그래서 솔직히
있다 아니요 완벽한 영 ~에 그만큼 기본 효과,
아니요 진실 중심점 그만큼 기본 효과
~로 인한 에게 그만큼 있음 ~의 저것 어려움 변하기 쉬운,
그만큼 범주적인 변하기 쉬운.
그리고 그건 반영 ~에 그만큼 비- 대칭 무늬
~의 그만큼 흩어지게하다 구성 행렬 ~에 그만큼 오른쪽, 약간 비대칭,
어디 저것 어울리지 않음 ~이다 가리키는 ~에 저것 하얀색 공간
그리고 ~와 함께 그만큼 원 저것 나는 그어진.
좋아요, 그래서 ~ 전에 나 논의하다 이것 미끄러지 다, 나 단지 원하다 에게 빠르게 보여주다 너
어떻게 나 갖다 에게 이것들 설계 진단.
그래서 무엇 너는 봄 여기 ~이다 그만큼 테이블 저것 나 단지 보여 주었다 너.
그리고 나는 생성 이것 설계 사용 그만큼 DSD 플랫폼 아래에 그만큼 암사슴 메뉴,
아래에 결정적인 상영 그리고 결정적인 상영 설계.
그리고 ~ 후에 나 했다 저것, 이미 JMP 생성하다,
~ 후에 나 완벽한 그만큼 설계 테이블 세대 프로세스
그리고 채우다 ~에 그만큼 결과, JMP 생성 DOE 대화 스크립트,
저장 그것 에게 그만큼 데이터 테이블,
그리고 나 ~할 수 있다 실제로 다시 시작하다 그만큼 암사슴 대화,
그리고 나 ~할 수 있다 또한 평가하다 그만큼 설계.
그래서 나는 가고 있다 에게 가다 앞으로 그리고 빠르게 딸깍 하는 소리 ~에 설계 평가.
그리고 이것 ~이다 단지 한 개요 ~의 그만큼 설계.
그리고 오른쪽 여기 아래에 설계 평가
~이다 어디 나 얻다 그만큼 진단 관련된 맨 위 빚진,
어느 나 보여 주었다 너 ~에 그만큼 왼쪽 패널 ~에 저것 미끄러지 다,
그만큼 진단 저것 나타내다
에게 그만큼 정도 에게 어느 요인 또는 용어 ~에 그만큼 실험 ~이다 상관.
그리고 그건 표시 여기에서 그만큼 색상 지도 ~에 그만큼 상관관계.
그리고 에게 생성하다 그만큼 구성,
찾고 ~에 그만큼 일률 ~ 중에 그만큼 요인,
나 실제로 가지다 에게 가다 ~에 그리고 하다 저것 초 캐터 구성 행렬
아래에 그만큼 그래프 메뉴, S 캐터플롯 행렬.
그래서 그건 단지 일부 문맥 ~을 위한 너.
그리고 지금, 나는 단지 가고 있다 에게 빠르게 가져오다 위로 그만큼 다음 미끄러지 다
그리고 그 다음에 오다 뒤쪽에 에게 JMP 여기
단지 에게 동적으로 보여주다 너 무엇 이었다 행위.
그래서 여기 아마 그만큼 최대 흥미로운 부분
~의 이것 실험.
어떻게 하다 우리 증가하다 그만큼 조사 시험 어려움
그리고 하다 그것 ~에 ㅏ 똑똑한 방법?
잘, 우리 ~할 수 있다 사용 계층적 클러스터링 분석 에게 하다 저것.
지금, 우리 이미 알다 그만큼 옳은 답변.
그것은 가리키는 여기 ~에 그만큼 동 열.
그만큼 선택 열,
그만큼 열 ~의 그만큼 네 변수 ~에 그만큼 오른쪽
어느 나타내다 그만큼 선택 동 에게 그만큼 20 멜로디 선택
~이다 가리키는 거기.
그래서 우리 알다, ~을 위한 예, ~에 그만큼 첫 번째 열,
그만큼 옳은 대답은 C 해당 에게 멜로디 원
어디 그만큼 씨아이디 숫자 ~이다 하나.
그래서 우리 이미 알다 그만큼 옳은 답변
어디 우리는 할당된 그것 ~에 자귀 ~의 열 주문하다 기반을 둔 ~에 ㅏ 무작위의 숫자,
하지만 어떻게 하다 우리 선택하다 그만큼 다른 삼 답변?
잘, 기반을 둔 ~에 계층적 클러스터링,
우리 ~할 수 있다 얻다 ㅏ 감각 ~의 어떻게 닫다 각 ~의 그만큼 다른 삼 답변 ~이다
에게 그만큼 옳은 답변.
그리고 ~에 이것 방법, 우리 ~할 수 있다 만들다 그만큼 시험 ㅏ 작은 더 어려운.
그래서 모두 그만큼 답변 선택 ~이다 ~에서 그만큼 20 멜로디.
어떻게 하다 우리 선택하다 그만큼 가까이 형식 ~을 위한 각 질문,
또는 그만큼 가장 가까운 절차, 만약에 너 할 것이다,
또는 심지어 아마도 멜로디 저것 ~이다 비교적 닫다 함께
기반을 둔 ~에 그만큼 클러스터링 표준, 하지만 ~ 아니다 존경 저것 표준 엄격하게
오른쪽?
그래서 이것 ~할 것 같다 ~인 것 같다 ㅏ 작은 조금 모호한,
하지만 ~에 효과, 모두 이었다 정말 행위
~이다 말함 에 JMP 양수인 ㅏ 클러스터링 계획 ~에 의해 열
그리고 기반을 둔 ~에 일부 클러스터링 표준 저것 우리 지정합니다.
그리고 ~에 의해 기본, 저것 표준 ~이다 구.
그래서 나는 단지 가고 있다 에게 보여주다 저것 동적으로 여기.
그래서 나 가지다 그만큼 테이블 열려 있는.
모두 나 했다 여기 ~이다 달리다 계층적 C 광택 아래에 씨 광택 메뉴.
그리고 한 번 나 달렸다 이것, 나 갔다 앞으로 그리고 부르다 클러스터 S 개요,
어느 나 돌린 ~에 여기.
그리고 그 다음에 보다 무엇 일어난다 여기 언제 나 딸깍 하는 소리 ~에 각 ~의 이것들 클러스터.
그래서 너 ~할 수 있다 보다 저것 언제 나 딸깍 하는 소리 ~에 각 ~의 이것들 클러스터.
이것들 ~이다 그만큼 클러스터.
그래서 일곱과 18 ~이다 관련된 ~와 함께 각 기타 아르 자형,
14 그리고 17, 8 그리고 아홉, 열 둘 그리고 13, 그리고 그래서 에.
그래서 이것 ~이다 그만큼 아이디어.
이었다 사용 그만큼 힘 ~의 에 JMP 식별하다 행
저것 ~이다 관련된 ~와 함께 각 다른.
그리고 ~에 이것 방법, ~에 의해 편곡 그만큼 답변 선택 닫다 에게 각 다른,
우리 만들다 그것 비교적 닫다 에게 각 다른 ~에 의해 수행원 일부 개요 좋다 이것,
우리 만들다 그만큼 시험 더 어려운.
괜찮은, 그래서 단지 시작하다 뒤쪽에 ~ 안으로 슬라이드 여기 다시.
좋아요.
모두 오른쪽, 그래서 원래 그만큼 마지막 단계 여기 ~에 자귀 ~의 완료 이것 실험
~이다 ~에 덧셈 에게 사용 ㅏ 수동적인 기준 ~을 위한 증가 그만큼 어려움 ~의 그만큼 시험,
우리 원하다 한 활동적인 기준.
그래서 우리 원하다 에게 BE 할 수 있는 에게 분리된,
~에 효과, 그만큼 초보자 수준 ~에서 그만큼 고급의 수준.
그래서 생각하다 ~의 그것 좋다 이것.
만약에 모든 질문 ~였다 감독자 어려운
또는 만약에 모두 그만큼 선택 ~이었다 매우 딱딱한 에게 차별하다 에서,
그 다음에 너 않을 것이다 BE 할 수 있는 에게 구별하다 ~ 사이 한 고급의- 수준 응답자
그리고 ㅏ 초보자- 수준 응답자
왜냐하면 여러분 ~일 것이다 놓치다 모두 ~의 그만큼 질문.
비슷하게, 만약에 너 만들어진 모두 그만큼 질문 ~도 쉬운,
그 다음에 당신은 가지다 모두 전문가 그리고 아니요 초보자,
그리고 그래서 너 가지다 아니요 분화.
그래서 기반을 둔 ~에 그만큼 과학, 우리 가지다 ㅏ 가설 저것 단계 그리고 속도
~이다 그만큼 최대 중요한 요인 ~을 위한 성능,
~을 위한 듣기 성능, ~을 위한 차별 ~ 사이 ㅏ 좋은 멜로디,
ㅏ 좋은 구성, 그리고 ㅏ 나쁜 뮤지컬 구성
그리고 ㅏ 나쁜 하나.
그래서 ~이다 우리 확신하는 ~에 대한 저것?
잘, 하나 물건 우리 ~할 수 있다 하다 ~이다 우리 다시 할 수 있습니다 암호 그만큼 단계 그리고 속도
~에 의해 ㅏ 50% 감소
만약에 그것은 어려움에 수준 동일한 에게 어려운.
그리고 ~에 의해 행위 저것, ~에 효과, 우리 아직 가지다 다섯 변수
그리고 저것들 ~이다 가리키는 ~에 그만큼 음영, 오른쪽?
그래서 그만큼 녹음 단계, 녹음 속도 ~이다 그만큼 둘 열 저것 ~이다 음영.
그리고 그 다음에 우리 가지다 그만큼 노트 변경, 그만큼 노트 수준, 그리고 그만큼 반복하다.
그래서 그만큼 DSD ~이다 아직 직교.
우리 아직 가지다 삼 수준.
우리 가지다 다섯 변수,
하지만 실제로 우리 ~할 수 있었다 포함하다 위로 에게 육 ~에 그만큼 DSD 설계.
그래서 어떻게 하다 우리 증가하다 우리의 값 ~에 효과 ~에 의해 증가 저것 변하기 쉬운 숫자 에게 육?
잘, 우리 ~할 수 있다 추가하다 그만큼 어려움 변하기 쉬운 또는 그만큼 범주적인 변하기 쉬운
어느 나타내다 어느 하나 쉬운 또는 어려운.
그래서 우리 결정했다 에게 사용 단계 그리고 속도, 와 결합 이것들 다른 삼 변수,
그리고 그만큼 총 견본 크기 ~이다 아직 18 ...을 더한 2 또는 20
~와 함께 그만큼 둘 센터 포인트들 그리고 그만큼 하나 중심점 ~에 의해 기본.
하지만 지금, 우리 얻다 다섯 수준 ~을 위한 속도 그리고 단계, ~ 아니다 삼.
그래서 행위 이것 작은 변환,
우리 현명하게 만들다 다섯 레벨 ~에 둘 변수
대신에 ~의 단지 데 삼 수준,
어느 ~이다 일반적으로 무엇 우리 ~일 것이다 가지다 ~에 ㅏ DSD.
그래서 나 생각하다 이것 ~이다 ㅏ 고유한 접근하다
그건 또한 상당히 특정한 에게 이것 문제 문맥
그리고 준다 우리를 더 레벨 ~에 우리의 설계.
좋아, 그래서 이것 ~이다 우리의 설계.
어떻게 ~이다 우리 가고 있다 에게 생성 ...
무엇 소프트웨어 ~이다 우리 가고 있다 에게 사용 에게 원래 생성하다 그만큼 듣기 테스트?
좋아요, 잘, 이것 ~이다 단지 한 개요 ~의 뮤직 에스 오브웨어 S 합성기,
어느 ~이다 무엇 우리 사용, 부드러운 신디사이저
그리고 우리 활용하다 그것 에게 만들다
24 다수의 선택 음악 멜로디 듣기 테스트.
그것은 확실히 편리한 그리고 가지고 다닐 수 있는 그리고 빠른.
모두 오른쪽, 그래서 어떻게 하다 우리 분배하다 이것 조사 똑똑하게?
잘, 우리의 접근하다 이다...
많은 사람들 하다 하나 견본 추출 방법.
하지만 여기, 우리의 접근하다 ~이다 에게 통합하다 모두 그만큼 다른 견본 추출 방법론,
무리 견본 추출, 층화, 그리고 일부 추가의 클러스터링 이내에
~에 주문하다 에게 분배하다 그만큼 조사 에게 그만큼 오른쪽 청중
에게 만들다 그만큼 조사 그만큼 최대 유용한.
그래서 언제 너는 준비가 된 에게 보내다 밖으로 그만큼 퀴즈, 어떻게 하다 너 하다 그것?
잘, 나는 가지고있다 일부 예 여기.
WHO ~해야 한다 놀다 그만큼 음악?
글쎄, 거기 ~이다 사람들 WHO 알다 그만큼 음악 그리고 사람들 WHO 하지 않다.
그래서 우리 오직 원하다 에게 보내다 그만큼 설문 조사
에게 사람들 WHO ~이다 이미 친숙한 ~와 함께 그만큼 음악, 오른쪽?
왜냐하면 궁극적으로 우리 원하다 에게 사용 이것들 사람들
에게 평가하다 그만큼 성능 ~의 한 오케스트라.
에서 계층화된 견본 추출 감각, 우리 가지다 다른 종류 ~의 악기.
우리 5월 가지다 다섯 재학생 ~에 ㅏ 특정한 수영장
저것 알다 어떻게 에게 놀다 피아노,
우리 5월 가지다 둘 저것 알다 어떻게 에게 놀다 바이올린,
그리고 우리 5월 원하다 에게 견본 현명하게
그래서 저것 우리 오직 선택하다 ㅏ 확실한 숫자 이내에 각 지층 ~의 플레이어,
사람들 WHO 놀다 특정한 악기.
그래서 우리 5월 선택하다 무작위로 이내에 각 ~의 이것들 지층
~에 ㅏ 확실한 견본 추출 비율.
그리고 다시, ~와 함께 존경 에게 클러스터링,
우리 ~할 수 있다 생각하다 ~의 위치 ~에 자귀 ~의 관행 위치 또는 지리학
~처럼 ㅏ 선택 ~에서 많은 다른 지리.
~ 안에 ㅏ 감각, 우리 무리 그리고 한계 우리의 선택 기준
에게 오직 그만큼 산 프란시스코 만 영역,
왜냐하면 연습 ~에 사람 ~이다 많이 쉽게 ~보다 연습 사실상.
좋아요, 그래서 정말 그만큼 가리키다 ~이다 저것 이것 조사 씨 뿌리기
그리고 조사 데이터 수집 프로세스 ~이다 매우 전체적인
그리고 증가 우리의 기회 ~의 생산 한 효과적인 시험 세트, 만약에 너 할 것이다,
~의 평가자 에게 돕다 우리를 형태 그만큼 최대 높은- 실행할 수 있는 오케스트라.
좋아, 그래서 빠르게, 에게 포장하다 모든 것 위로,
우리 공부했다 그만큼 인간 듣기 빈도 범위,
그만큼 기구 빈도 스펙트럼, 그만큼 음악 빈도 공식,
그리고 우리 설계 한 혁신적인 음악 멜로디 듣기 시험 사용 DSD.
우리 또한 구현 둘 흥미로운 구혼
에게 증가하다 그만큼 어려움 ~의 그만큼 시험, 계층적 클러스터링,
~처럼 잘 ~처럼 재조정 그만큼 수준
~의 그만큼 최대 중요한 예측 변수 ~에 우리의 응답 ~을 위한 그만큼 시험 답변.
그리고 우리 사용 그만큼 음악 합성기 소프트웨어
에게 원래 유포하다 그만큼 듣기 시험 가로질러 그만큼 육 음악 멜로디 변수.
그리고 ~에 우리의 전략 ~을 위한 씨 뿌리기, 우리 사용 그만큼 전체적인 견본 추출 방법론.
그래서 이것 ~에 폐쇄, 일부 ~의 그만큼 구혼 저것 우리 사용
그리고 그만큼 과학 저것 우리 개발 ~할 수 있었다 BE 사용된 에게 개발하다 ㅏ 듣기 지원,
음악 멜로디 듣기 지원.
그리고 ~에 우리의 현재의 시장 저것 이었다 알고 있는 의,
듣기 에이즈는 정말 특별히 설계 ~을 위한 사람들 ~와 함께 듣기 손실,
하지만 그만큼 아이디어 여기 ~일 것이다 BE, 어떻게 ~에 대한 만들기 ㅏ 듣기 지원
그건 ~에 대한 증폭 ㅏ 확실한 신호 ~에서 소음, 오른쪽?
그리고 저것 일 것이다, ~에 효과,
증가하다 음악 멜로디 듣기 그리고 발각, 오른쪽?
그래서 기본 목적 여기
~일 것이다 BE 에게 차단하다 밖으로 소음 그건 관계 없는,
~을 위한 예, 소음 ~에서 그만큼 청중, 그리고 그 다음에 더욱 상세히하다 그만큼 신호 부분
~을 위한 그만큼 특정한 주파수 저것 ~이다 중요한
~을 위한 놀이 ㅏ 특정한 기구, 또는 심지어 사용 이것 유형 ~의 기술
에게 심지어 밖으로 그만큼 정점, 에게 더욱 상세히하다 그만큼 이행 ~ 사이 멜로디.
그리고 그래서 ~에 미래 일하다, ㅏ 비슷한 DSD 설계 ~할 수 있다 BE 구현
~에 조건 개발 중 이것 친절한 ~의 기술.
그래서 감사하다 너 매우 많이 ~을 위한 청취 그리고 허락하다 우리를 알다 만약에 너 가지다 어느 질문.
