Está bien.
Bien, gracias, todos, para unión a nosotros.
El título de nuestro proyecto
es Diseño a Digital Música Melodía Audiencia Prueba.
Soy Patricio giuliano,
y mi co- presentadores son Charles Chen y Masón Chen
OMS no pude ser aquí hoy.
Entonces Soy yendo a ser presentación en su beneficio.
Y este es a proyecto,
a alto- escuela PROVENIR proyecto inspirado por la metodología de ESTEEM,
cual es básicamente PROVENIR pero con AI, matemáticas, y Estadísticas Bueno- integrado.
Bueno, entonces justo a introducir este proyecto
en el proyecto gestión sabor con el proyecto carta.
El objetivo de el proyecto, en efecto, es a diseño a prueba
a prueba el audiencia capacidad de a músico.
El experimental diseño, filosofía o metodología nosotros usar
es JMP poderoso, definitivo poner en pantalla diseño capacidad.
Y nosotros diseñado el prueba basado en seis música melodía Variables
en orden a prueba audiencia capacidad,
dónde cada pregunta empieza con a corto melodía
seguido por cuatro elecciones, y dónde solo uno es repetido
y el otro tres melodías son similar pero no idéntico.
De este prueba, cada oyente tiene a elegir su mejor elección
entre el opciones disponible.
Una vez nosotros diseñado este prueba, nosotros analizar el prueba encuesta resultados.
Nosotros construir a sensibilidad modelo
en consideración de seis música audiencia variable,
y entonces pantalla el oyentes a determinar cual unos realizado el mejor
en el música audiencia prueba.
Y en haciendo entonces, en el poner en pantalla proceso,
nosotros analizar el fortalezas y debilidades de su audiencia capacidad
en el servicio de por último creando un orquesta
con a calificación de oyentes OMS son altamente capaz a evaluar a ellos.
Bueno entonces en el servicio de ciencia,
nosotros tener un introducción a el mecanismo de audiencia
dónde el oreja es justo básicamente a frecuencia- recepción aparato
eso colecciona sonido y vibración de el osículos en el oreja
y causa el mecánico vibración a ser convertido
en un eléctrico estímulo, cual es interpretado por el cerebro
por el auditivo nervio y por último por el cerebro.
Todo bien, entonces antes nosotros conseguir en el experimento
y el Variables eso nosotros analizado,
vamos hablar a pequeño poco acerca de el frecuencia rango de audiencia
entre individuos dependiente en su edad.
Entonces gente de todo siglos sin audiencia discapacidad
debería ser capaz a escuchar en a frecuencia de aproximadamente 8,000 hercios,
y gradual pérdida de sensibilidad a más alto frecuencias con edad
es a normal ocurrencia.
Y entonces qué el ciencia dice a nosotros
es eso el auditivo estructuras de más joven gente
son típicamente más capaz de absorbente o interpretando
audiencia más alto frecuencia sonidos, cual es, de curso,
importante en términos de cual instrumentos gente son jugando,
dónde el violín tiene a más alto paso que el violonchelo,
entonces tal vez a más joven persona podría ser más adecuado
para jugando el violín que un más viejo persona.
Y entonces este justo da tú un idea eso básicamente
gente eso son en su cincuenta tal vez puede solo ser capaz a escuchar
en 12,000 kilohercio... o 12 kilohercio bastante, 12,000 hercios,
mientras gente en su 20s poder escuchar arriba a tal vez 18 kilohercio.
Y justo a dar alguno contexto, el promedio frecuencia rango
para qué nosotros escuchar para el suena eso nosotros escuchar mayoría a menudo cada día
es entre 250 hercios y 6,000 Hertz.
Bueno, entonces qué son alguno desafíos asociado con audiencia
en el contexto de sonidos de diferente ¿frecuencia?
Entonces gente típicamente extrañar alto frecuencia sonidos
más a menudo que bajo frecuencia unos.
Y gente con alto frecuencia audiencia pérdida,
ellos tener problema audiencia más alto- inclinado sonidos, de curso, ¿bien?
Y entonces más alto paso suena poder generalmente venir de mujer o niños
y son en el superior dos a ocho rango de kilohercios.
Y qué también típico
con alto frecuencia audiencia pérdida en muchos gente
es el presencia de a fantasma sonido, cual es el condición llamado tinnitus,
y eso compitiendo sensación de sonido poder también inhibir a de la persona capacidad
a distinguir otro alto frecuencia sonidos
Entonces claramente, edad es un importante factor en términos de diseño
un eficaz audiencia prueba y desarrollando un eficaz panel de oyentes
OMS son sintonizado a música.
A pesar de nosotros no explícitamente considerar edad en nuestro experimento,
como lo harás ver en el subsecuente diapositivas,
él definitivamente podría ser a factor eso nosotros podría explorar más
en nuestro muestreo estrategia en términos de el encuesta encuestados eso nosotros elegir.
Bueno, entonces el básico medida de rendimiento auditivo
es llamado un audiograma.
Y qué tú ver en el grafico en el bien
es justo a trama de audiencia límite nivel en decibelios en el vertical eje
versus frecuencia en el horizontal.
Y tú poder claramente ver eso como audiencia pérdida progresa,
el límite nivel de sonido y decibelios empieza a aumentar
y el degradación y el actuación es mostrado como el trama
terrible el actuación por año Moviente abajo en el bien.
Eso es el trayectoria de el línea eso es conectando el puntos
Moviente abajo en el bien.
Bueno, entonces justo a pequeño poco más fondo
antes nosotros lanzamiento en el diseño de el encuesta y el análisis.
El intención aquí es justo a enfatizar
eso frecuencia interferencia poder ser a problema
en productor a melodioso armonía en un orquesta en particular
o en cualquier clasificar de musical composición.
Y qué eran básicamente demostración aquí
es el diferencia entre qué llamado fundamental frecuencias y Armónicos
en el contexto de a piano,
en el menos en el nota escala indicado en el abajo.
Bueno entonces qué hacer nosotros saber acerca de el música nota frecuencia ¿espectro?
Bien, cada nota tiene, no asombrosamente, basado en el introducción entonces lejos,
cada nota tiene a particular frecuencia.
Como un ejemplo, medio C es en alrededor 262 hercios,
y más alto notas, de curso, son yendo a tener más alto frecuencia
y más bajo notas tener más bajo frecuencia.
Y este deslizar justo da tú a contexto
para qué frecuencia la notas corresponder a.
Entonces nota A es alrededor mucho más alto, 440,
entonces nota C en 261 en el segundo colocar en el bien,
en el más bajo parte de el deslizar.
Bueno, entonces hay alguno relación entre frecuencia y el número de notas
Frecuencia necesidades a doble cada 12 notas,
y nosotros tener 12 notas en cada octava, Siete blanco y cinco negro.
Y entonces tú poder ver eso este relación,
eso frecuencia sigue como a función de estos notas,
y norte es a fuerza- ley tipo relación.
Todo bien, entonces tomando a nosotros atrás ahora a el proyecto
y el implementación y el análisis.
Entonces el proyecto plan tiene tres etapas.
El primero fase es qué Soy yendo a cubrir,
es el análisis eso Soy yendo a conversar hoy.
El primero fase es efectivamente el proceso de identificando
cual gente son mejor audiencia artistas intérpretes o ejecutantes de a recopilación de encuesta resultados
eso nosotros enviar afuera basado en el encuesta eso nosotros diseñado.
El segundo fase es identificando el mejor audiencia artistas intérpretes o ejecutantes
de el encuesta resultados en orden a atender como jueces
En este fase, básicamente, nosotros intentar a trabajar en formando el orquesta
previo a fase tres dónde eran de hecho haciendo el formando
Pero en este instancia, eran pensamiento acerca de cosas
como cual instrumentos tener cualquier potencial limitación.
Y nosotros puede dar el mismo melodía a diferente prueba instrumentos,
y no cada instrumento poder jugar cada melodía, obviamente.
Y entonces el idea es,
cómo hacer nosotros saber eso el individuos eso son jugando
son jugando estos instrumentos ¿precisamente?
Bien, nosotros necesidad jueces OMS tener bien escuchando capacidad.
Entonces el jueces eso nosotros cura de fase uno
voluntad proporcionar eso excelente evaluación en fase dos.
así que una vez nosotros tener eso en lugar, en fase tres,
nosotros poder de hecho en realidad forma el digital orquesta.
Y Bueno pensar acerca de cosas como cómo muchos jugadores debería ser involucrado,
OMS debería jugar dónde, obviamente.
Bien tener a bien comprensión de cómo el melodías podría ser difícil
para cierto instrumentos
Y este es por qué nosotros necesidad fase dos en el medio.
Bueno, entonces aquí está nuestro diseño o encuesta pregunta diseño.
Entonces hemos identificado seis Variables para esta audiencia prueba
relacionado a música, Los parametros en música:
paso, velocidad, notas cambió, notas nivel, a repetir variable,
y a dificultad variable, a categórico variable, fácil o difícil.
El experimento, como I mencionado antes, es eran usando JMP DSD,
y en suma a el por defecto, eran generando a DSD predeterminado,
y entonces en efecto, eran aumentando el diseño
por agregando dos más puntos centrales.
entonces estamos haciendo un 18- correr DSD,
cual incluye uno punto central, cual es fila número tres en este mesa,
tener indicado con a cero y un flecha destacando fila tres.
Y entonces eran agregando dos más centro puntos
en fila 10 y fila 20 respectivamente.
Y el idea aquí en términos de, eran reemplazando estos puntos centrales,
es nosotros desear a conseguir un idea de cómo coherente el resultados son
a lo largo de el experimento.
Entonces nosotros intentar a poner a punto central aproximadamente en el comienzo, en el medio,
y el fin de el experimento.
Y este es análogo a comprensión si a medición proceso es estable,
si estás en a fabricación ambiente, conseguir a sentido para eso.
Y entonces el otro importante cosa acerca de nuestro diseño aquí
es eso eran aleatorizar el prueba secuencia,
y eso es algo eso nosotros poder hacer en JMP a través el generación de el diseño.
Y Enfermo espectáculo a pequeño poco acerca de eso brevemente
cuando nosotros venir a el próximo pocos diapositivas
Y eso aleatorización es en realidad importante porque él ayuda eliminar cualquier inclinación
pendiente a factores eso no son en el experimento
cuando nosotros correr el prueba.
Y eso inclinación es referido a a veces como alfombrilla de ratón variación
o variación pendiente a alfombrilla de ratón variables
Bueno, entonces hay otro consideración eso I tocado en.
Es en el contexto de aleatorización, pero es levemente diferente contexto,
cual es a pequeño poco más único
a este particular solicitud y experimento.
Y entonces básicamente, qué nosotros hizo es generó un inicial aleatorio variable
y asignado a aleatorio secuencia, uno dos tres CUATRO, y aleatorio.
Pero nosotros hizo a recodificación en eso.
Entonces nosotros etiquetado uno A, dos B, tres C, y cuatro D,
y eso' es que nosotros ver
en términos de identificando el correcto respuesta.
Entonces en el dos columnas en el bien en este mesa,
en este 20- fila mesa,
eran identificando qué el correcto respuesta debería ser
en términos de el carta,
cual es asociado con a aleatorio variable de uno dos tres CUATRO,
w aquí uno corresponde a A, dos a B, tres a C, y cuatro a D.
Y eran haciendo este a asegurar a uniforme distribución
de el ubicación variable.
Y básicamente qué eso medio en práctico términos es eso A B C, y D
todo tener igual porcentaje de ser seleccionado en aleatorio.
Y este es a evitar el sesgo situación
dónde un estudiante puede elegir el mismo respuesta encima y encima de nuevo
en orden a posiblemente aumentar su o su posibilidades de ejecutando Bueno,
o tal vez porque el encuesta demandado no es pago atención
o no es comprometido en el encuesta.
Está bien, entonces aquí es dónde nosotros venir a un evaluación
de el actuación de el diseño, de el DDS diseño.
El forma nosotros acercarse este
es a través de el evaluación de el estadístico fuerza de el experimento
cual es mostrado en el izquierda, sobre el panel en el izquierda
a través de un evaluación de el confuso patrón
o el medida a cual factores son correlacionado en el experimental diseño,
y eso es mostrado en el panel en el medio,
y el uniformidad, qué nosotros llamar el uniformidad de el diseño,
cual es simplemente, qué hace el estructura de el diseño mirar como
en a multivariante ¿espacio?
Tener nosotros cubierto todo de el diseño puntos en un aproximadamente uniforme forma
entonces eso eran capaz a predecir al otro lado de el completo rango de el experimento
con el mismo grado de ¿precisión?
Y qué estos tres indicar, y yendo atrás encima a el izquierda,
es eso el en general fuerza para cada de el factores en el experimento
es mayor que que 90 por ciento, cual es bien.
Y él espectáculos a nosotros eso nosotros tener bien sensibilidad a detectar efectos,
si ellos son de hecho allá en el población.
El panel en el medio espectáculos
eso el riesgo de qué nosotros llamar multicolinealidad
o excesivo correlación entre el experimental factores es bajo
porque todo de el por parejas correlaciones en este correlación matriz,
mayoría de a ellos son azul,
dónde a más azulado correlación corresponde a a más bajo correlación,
dónde sólido azul indica cero correlación.
Y el cuadrícula eso son cerca a a rojo sombreado
indicar a más alto medida de correlación entre factores o términos en el experimento.
Y entonces en general, qué nosotros ver es eso nosotros mirar para correlaciones
eso no superar 0.3,
y eso es típicamente todo el cuadrícula en este trama
con el excepción de aquellos levemente rojizo cuadrícula
dónde el correlación es a pequeño poco más alto.
Y eso es porque nosotros tener categórico factores, ¿bien?
Nosotros tener en el menos uno categórico factor en este experimento.
Y si nosotros no tener el presencia de a categórico factor,
este trama haría mirar incluso más azul
Entonces nosotros decir eso en DSD, nosotros no recomendar
agregando también muchos categórico Variables en el experimento,
porque si nosotros hacer, entonces nosotros aumentar este correlación problema,
cual afecta nuestro capacidad a producir estimados en nuestro modelo eso son preciso,
dirige a inflación de diferencia en nuestro estimados.
Y el final trama en el bien, en el lejos bien,
cual es un indicación de el uniformidad de este diseño,
es a dispersión trama matriz en JMP,
y él espectáculos cada variable versus cada otro variable.
Y qué eran mirando para
es para blanco espacio a ser mínimo en este trama.
Qué He dibujado es a pequeño círculo aquí cual su ojo poder fácilmente elegir afuera.
hay a pequeño poco de extra blanco espacio allá
en el intersección de Repetir y Paso.
Y eso, de nuevo, es porque nosotros tener a categórico variable en nuestro experimento.
Y entonces sinceramente,
hay No perfecto cero en el principal efectos,
No verdadero punto central en el principal efectos
pendiente a el presencia de eso dificultad variable,
el categórico variable.
Y eso es reflejado en el no- simétrico patrón
de el dispersión trama matriz en el bien, levemente no simétrico,
dónde eso asimetría es indicado en eso blanco espacio
y con el círculo eso He dibujado.
Bueno, entonces antes I conversar este deslizar, I justo desear a rápidamente espectáculo tú
cómo I consiguió a estos diseño diagnósticos
Entonces qué estás vidente aquí es el mesa eso I justo presentado tú.
Y He generado este diseño usando el DDS plataforma bajo el GAMA menú,
bajo Definitivo Poner en pantalla y Definitivo Poner en pantalla Diseño.
Y después I hizo eso, JMP ya generar,
después I completo el diseño mesa generación proceso
y llenar en el resultados, JMP genera un DOE diálogo guion,
ahorra él a el datos mesa,
y I poder de hecho relanzar el GAMA diálogo,
y I poder también evaluar el diseño.
Entonces Soy yendo a ir adelante y rápidamente hacer clic en Diseño Evaluación.
Y este es justo un descripción general de el diseño.
Y bien aquí bajo Diseño Evaluación
es dónde I conseguir el diagnóstico relacionado arriba poder,
cual I presentado tú en el izquierda panel en eso deslizar,
el diagnóstico eso indicar
a el medida a cual factores o términos en el experimento son correlacionado.
Y eso es mostrado Aquí en el color mapa en el correlación.
Y a generar el trama,
mirando en el uniformidad entre el factores,
I de hecho tener a ir en y hacer eso En s atender trama matriz
bajo el Grafico menú, S catterplot Matriz.
Entonces eso es justo alguno contexto para tú.
Y ahora, Soy justo yendo a rápidamente traer arriba el próximo deslizar
y entonces venir atrás a JMP aquí
justo a dinamicamente espectáculo tú qué eran haciendo.
Entonces aquí está probablemente el mayoría interesante parte
de este experimento.
Cómo hacer nosotros aumentar el encuesta prueba dificultad
y hacer él en a elegante ¿forma?
Bien, nosotros poder usar jerárquico agrupamiento análisis a hacer eso.
Ahora, nosotros ya saber el correcto respuesta.
Es indicado aquí en el correspondiente columna.
El Elección columna,
el columnas de el cuatro Variables en el bien
cual indicar el opciones correspondiente a el 20 melodía elecciones
son indicado allá.
Entonces nosotros saber, para ejemplo, en el primero fila,
el correcto la respuesta es c corresponde a melodía uno
dónde el identificación C número es uno.
Entonces nosotros ya saber el correcto respuesta
dónde hemos asignado él en términos de fila orden basado en a aleatorio número,
pero cómo hacer nosotros elegir el otro tres respuestas?
Bien, basado en jerárquico agrupamiento,
nosotros poder conseguir a sentido de cómo cerca cada de el otro tres respuestas son
a el correcto respuesta.
Y en este forma, nosotros poder hacer el prueba a pequeño más difícil.
Entonces todo el respuesta opciones son de el 20 melodías
Cómo hacer nosotros elegir el cerca formalidades para cada pregunta,
o el más cercano formalidades, si tú voluntad,
o incluso tal vez melodías eso son relativamente cerca juntos
basado en el agrupamiento criterio, pero no honrando eso criterio estrictamente,
¿bien?
Entonces este podría parecer a pequeño poco nebuloso,
pero en efecto, todo eran en realidad haciendo
es narración JMP a asignar a agrupamiento esquema por fila
y basado en alguno agrupamiento criterio eso nosotros especificar.
Y por por defecto, eso criterio es Pabellón.
Entonces Soy justo yendo a espectáculo eso dinamicamente aquí.
Entonces I tener el mesa abierto.
Todo I hizo aquí es correr C jerárquico lustre bajo la C lustre menú.
Y una vez I corrió este, I fue adelante y invocar Grupo S resúmenes,
cual I transformado en aquí.
Y entonces mirar qué sucede aquí cuando I hacer clic en cada de estos racimos
Entonces tú poder ver eso cuando I hacer clic en cada de estos racimos
Estos son el racimos
Entonces siete y 18 son asociado con cada otro r,
14 y 17, ocho y nueve, fila dos y 13, y entonces en.
Entonces este es el idea.
Eran usando el fuerza de JMP a identificar filas
eso son asociado con cada otro.
Y en este forma, por arreglando el respuesta opciones cerca a cada otro,
nosotros hacer él relativamente cerca a cada otro por siguiente alguno esquema como este,
nosotros hacer el prueba más difícil.
Está bien, entonces justo lanzamiento atrás en diapositivas aquí de nuevo.
Bueno.
Todo bien, entonces básicamente el último paso aquí en términos de completando este experimento
es en suma a usando a pasivo criterios para creciente el dificultad de el prueba,
nosotros desear un activo criterios.
Entonces nosotros desear a ser capaz a separado,
en efecto, el principiante nivel de el avanzado nivel.
Entonces pensar de él como este.
Si cada pregunta era súper difícil
o si todo el opciones eran muy duro a discriminar de,
entonces tú no lo haría ser capaz a distinguir entre un avanzado- nivel demandado
y a principiante- nivel demandado
porque todos haría extrañar todo de el preguntas.
Similarmente, si tú hecho todo el preguntas también fácil,
entonces tú lo harías tener todo expertos y No principiantes,
y entonces tú tener No diferenciación.
Entonces basado en el ciencia, nosotros tener a hipótesis eso paso y velocidad
son el mayoría importante factores para actuación,
para audiencia actuación, para discriminante entre a bien melodía,
a bien composición, y a malo musical composición
y a malo uno.
Entonces son nosotros seguro acerca de ¿eso?
Bien, uno cosa nosotros poder hacer es nosotros puede volver código el paso y velocidad
por a reducción del 50 por ciento
si es en dificultad nivel igual a difícil.
Y por haciendo eso, en efecto, nosotros aún tener cinco Variables
y aquellos son indicado en el sombreado, ¿bien?
Entonces el recodificado paso, recodificado velocidad son el dos columnas eso son sombreado
Y entonces nosotros tener el notas cambió, el notas nivel, y el repetir.
Entonces el DSD es aún ortogonal.
Nosotros aún tener tres niveles
Nosotros tener cinco variable,
pero de hecho nosotros podría incorporar arriba a seis en el DSD diseño.
Entonces cómo hacer nosotros aumentar nuestro valor en efecto por creciente eso variable número a ¿seis?
Bien, nosotros poder agregar el dificultad variable o el categórico variable
cual indica cualquiera fácil o difícil.
Entonces nosotros decidido a usar paso y velocidad, combinado con estos otro tres variable,
y el total muestra tamaño es aún 18 más 2 o 20
con el dos centro puntos y el uno punto central por por defecto.
Pero ahora, nosotros conseguir cinco niveles para velocidad y paso, no tres.
Entonces por haciendo este pequeño transformación,
nosotros inteligentemente crear cinco niveles en dos Variables
en cambio de justo teniendo tres niveles,
cual es típicamente qué nosotros haría tener en a DSD.
Entonces I pensar este es a único acercarse
eso es también bastante específico a este problema contexto
y da a nosotros más niveles en nuestro diseño.
Bueno entonces este es nuestro diseño.
Cómo son nosotros yendo a crear el...
Qué software son nosotros yendo a usar a básicamente generar el audiencia pruebas?
Bueno, Bueno, este es justo un descripción general de musica s software S sintetizador,
cual es qué nosotros usar, suave sintetizador
Y nosotros utilizar él a crear
24 múltiple elección música melodía audiencia pruebas
Es obviamente conveniente y portátil y rápido.
Todo bien, entonces cómo hacer nosotros distribuir este encuesta inteligentemente?
Bien, nuestro acercarse es...
Muchos gente hacer uno muestreo método.
Pero aquí, nuestro acercarse es a integrar todo el diferente muestreo metodologías,
grupo muestreo, estratificado, y alguno adicional agrupamiento dentro
en orden a distribuir el encuesta a el bien audiencia
a hacer el encuesta el mayoría útil.
Entonces cuando estás listo a enviar afuera el prueba, cómo hacer tú hacer ¿él?
Bien, Tengo alguno ejemplos aquí.
OMS debería jugar el ¿música?
Bien allí son gente OMS saber el música y gente OMS no.
Entonces nosotros solo desear a enviar el encuestas
a gente OMS son ya familiar con el música, ¿bien?
Porque por último, nosotros desear a usar estos gente
a evaluar el actuación de un orquesta.
En el estratificado muestreo sentido, nosotros tener diferente tipos de instrumentos
Nosotros puede tener cinco estudiantes en a particular piscina
eso saber cómo a jugar piano,
nosotros puede tener dos eso saber cómo a jugar violín,
y nosotros puede desear a muestra inteligentemente
entonces eso nosotros solo elegir a cierto número dentro cada Estratos de jugadores,
gente OMS jugar particular instrumentos
Entonces nosotros puede elegir al azar dentro cada de estos Estratos
en a cierto muestreo tasa.
Y de nuevo, con respeto a agrupamiento,
nosotros poder pensar de ubicación en términos de práctica ubicación o geografía
como a selección de muchos diferente geografías
En a sentido, nosotros grupo y límite nuestro selección criterios
a solo el San Francisco Bahía área,
porque practicando en persona es mucho más fácil que practicando virtualmente.
Bueno, entonces en realidad el punto es eso este encuesta diseminación
y encuesta datos recopilación procesos es muy holístico
y aumenta nuestro posibilidades de productor un eficaz prueba colocar, si tú voluntad,
de evaluadores a ayuda a nosotros forma el mayoría alto- ejecutando orquesta.
Bueno entonces rápidamente, a envoltura todo arriba,
nosotros estudió el humano audiencia frecuencia rango,
el instrumento frecuencia espectro, el música frecuencia fórmula,
y nosotros diseñado un innovador música melodía audiencia prueba usando DSD.
Nosotros también implementado dos interesante enfoques
a aumentar el dificultad de el prueba, jerárquico agrupamiento,
como Bueno como reescalado el niveles
de el mayoría importante predictores en nuestro respuestas para el prueba respuestas
Y nosotros usar el música sintetizador software
a básicamente diseminar el audiencia prueba al otro lado de el seis música melodía variables
Y en nuestro estrategia para diseminación, nosotros usar el holístico muestreo metodología.
Entonces este en clausura, alguno de el enfoques eso nosotros usar
y el ciencia eso nosotros desarrollado podría ser usado a desarrollar a audiencia ayuda,
una música melodía audiencia ayuda.
Y en nuestro actual mercado eso eran consciente de,
audiencia las ayudas son en realidad especialmente diseñado para gente con audiencia pérdida,
pero el idea aquí haría ser, cómo acerca de haciendo a audiencia ayuda
eso es acerca de amplificando a cierto señal de ruido, ¿bien?
Y eso haría, en efecto,
aumentar música melodía audiencia y detección, ¿bien?
Y así el principal objetivo aquí
haría ser a bloquear afuera ruido eso es extraño,
para ejemplo, ruido de el audiencia, y entonces amplificar el señal parte
para el particular frecuencias eso son importante
para jugando a particular instrumento, o incluso usando este tipo de tecnología
a incluso afuera el paso, a amplificar el transición entre melodías
Y entonces en futuro trabajar, a similar DDS diseño poder ser implementado
en términos de desarrollando este amable de tecnología.
Entonces agradecer tú muy mucho para escuchando y dejar a nosotros saber si tú tener cualquier preguntas.
