わかった。
良い、ありがとう、みんな、ために接合私たち。
のタイトルの私たちの計画
はデザインあるデジタル音楽メロディー聴覚テスト。
わたしはパトリックジュリアーノ
と私の共同プレゼンターそれはチャールズチェンと石工チェン
WHOできませんでしたなれここ今日。
それでわたしは行くになれプレゼンテーションするの上彼らの代表して。
とこれはある計画、
ある高い-学校幹計画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AI、算数、と統計良い-統合された。
わかった、それでただに導入これ計画
のの計画管理風味との計画チャーター。
の目的のの計画、の効果、はにデザインあるテスト
にテストの聴覚容量のある音楽家。
の実験的なデザイン、哲学また方法論私たち使用
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、
どこ各質問始まりますとある短いメロディー
フォローしましたに四選択肢、とどこそれだけ一は繰り返された
との他の三つ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。
私たち建てるある感度モデル
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実行されましたの一番
のの音楽聴覚テスト。
とのやってるそれで、ののふるい分けプロセス、
私たち分析するの強みと弱点の彼らの聴覚容量
ののサービスの結局のところ作成のオーケストラ
とあるグレーディングのリスナーWHOそれは非常に有能に評価彼ら。
そしてののサービスの化学、
私たちもつの序章にの機構の聴覚
どこの耳はただ基本的ある周波数-受信装置
それか集める音と振動のの耳小骨の耳
と原因の機械的振動になれ変換された
の中への電気刺激、どれのは解釈されたにの脳
にの聴覚神経と結局のところにの脳。
全て右、それで前私たち得るの中への実験
との変数それか私たち分析され、
しましょう話ある少し少しだいたいの周波数範囲の聴覚
の中個人依存しての上彼らの年。
それで人々の全て年齢それなし聴覚障害
したほうがいいなれできるに聞くである周波数の約8,000ヘルツ、
と徐々に損失の感度により高い周波数と年
はある普通発生。
とそれで何の化学言う私たち
はそれかの聴覚構造物の若い人々
それは通常もっと有能の吸収するまた通訳する
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々それは遊んで、
どこのバイオリンもっているあるより高いピッチよりものチェロ、
それで多分ある若い人そうかもしれないなれもっと適した
ために遊んでいるのバイオリンよりもの年上の人。
とそれでこれただ与えるあなたのアイディアそれか基本的
人々それかそれはの彼らの50代多分5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、
一方人々の彼らの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のコンテクスト、の平均周波数範囲
ために何私たち聞くためにの音それか私たち聞く多くの頻繁毎日日
は間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の課題関連すると聴覚
ののコンテクストの音の違う周波数？
それで人々通常逃す高い周波数音
もっと頻繁よりも低い周波数もの。
と人々と高い周波数聴覚損失、
彼らもつ問題聴覚より高い-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二に八キロヘルツの範囲。
と何ですかまた典型的
と高い周波数聴覚損失の多くの人々
はの面前のあるファントム音、どれのはの状態呼ばれた耳鳴り、
とそれか競争する感覚の音できるまた阻害するある人能力
に区別他の高い周波数音が鳴る。
それで明らかに、年はの重要要素の条項の設計する
の効果的聴覚テストと現像の効果的パネルのリスナー
WHO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、
としてあなたはそうします見るのの後続スライド、
それ絶対できるなれある要素それか私たちできる探検さらに遠く
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か私たち選ぶ。
わかった、それでの基本的な測定の聴覚のパフォーマンス
は呼ばれたの聴力図。
と何あなた見るののグラフの上の右
はただある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方向。
とあなたできる明らかに見るそれかとして聴覚損失進歩し、
のしきい値レベルの音とデシベル始まりますに増加
との劣化とのパフォーマンスは示されているとしてのプロット
分割するのパフォーマンスに年移動中下の中への右。
それはの軌跡ののラインそれは接続するのポイント
移動中下の中への右。
わかった、それでただある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
それか周波数干渉できるなれある問題
の生産するあるメロディアスな調和ののオーケストラの特に
またのどれでも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
はの違い間何ですか呼ばれた基本的周波数と高調波
ののコンテクストのあるピアノ、
で少しでもでのノート規模示されたでの下。
そして何する私たち知るだいたい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、ベースのの上の序章それで遠い、
各ノートもっているある特に周波数。
としての例、真ん中Cはでその周り262ヘルツ、
とより高いノート、のコース、それは行くにもつより高い周波数
と低いノートもつ低い周波数。
とこれ滑り台ただ与えるあなたあるコンテクスト
ために何周波数ノート一致に。
それでノートあはその周り多くのより高い、 440、
それからノート261のCのの2番設定の上の右、
のの低い部分のの滑り台。
わかった、それであるよいくつかの関係間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、
と私たちもつ12音符の各オクターブ、セブン白と五黒。
とそれであなたできる見るそれかこれ関係、
それか周波数続くとしてある関数のこれらはノート、
とnはある力-法タイプ関係。
全て右、それで取る私たち戻る今にの計画
との実装との分析。
それでの計画プランもっている三つ段階。
の初め段階は何わたしは行くにカバー、
これはの分析それかわたしは行くに議論今日。
の初め段階は効果的にのプロセスの特定する
どれの人々それは一番聴覚出演者からあるコレクションの調査結果
それか私たち送信外ベースのの上の調査それか私たち設計。
の2番段階は特定するの一番聴覚出演者
からの調査結果の注文に仕えるとして判定。
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
前に段階三つどこそうだった実際やってるの形にする。
しかしのこれ実例、そうだった考えだいたいもの
好きどれの楽器もつどれでも潜在的制限。
と私たち5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。
とそれでのアイディアは、
どうやってする私たち知るそれかの個人それかそれは遊んでいる
それは遊んでいるこれらは楽器正確には？
良い、私たち必要判定WHOもつ良い聞いている容量。
それでの判定それか私たち収集・整理するから段階一
意思提供それか素晴らしい評価の段階二。
それで一度私たちもつそれかの場所、の段階三つ、
私たちできる実際本当形状のデジタルオーケストラ。
と良い考えだいたいもの好きどうやって多くの選手したほうがいいなれ関与、
WHOしたほうがいい遊ぶどこ、明らかに。
良いもつある良い理解のどうやってのメロディーできるなれ難しい
ために特定楽器。
とこれはなぜ私たち必要段階二のの真ん中。
わかった、それでここにあります私たちのデザインまた調査質問デザイン。
それで私たちは持っています特定された六変数ため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、スピード、ノートかわった、ノートレベル、ある繰り返す変数、
とある困難変数、あるカテゴリー的な変数、簡単また難しい。
の実験、として私言及された前、はそうだったを使用してJMPのDSD、
との添加にのデフォルト、そうだった生成するあるデフォルトのDSD、
とそれからの効果、そうだった増強するデザイン
に追加する二もっと中心点。
それで私たちはやってるの18-走るDSD、
どれの含まれています一中心点、どれのは行番号三つのこれテーブル、
持つため示されたとあるゼロとの矢印ハイライト行三つ。
とそれからそうだった追加する二もっと中心ポイント
で行10と行20それぞれ。
とのアイディアここの条項の、そうだった交換するこれらは中心点、
は私たち欲しいに得るのアイディア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。
それで私たち試すに置くある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。
とこれは類似したに理解どうにかある測定プロセスは安定、
もしもあなたはのある製造業環境、取得ある検出ためにそれか。
とそれからの他の重要ものだいたい私たちのデザインここ
はそれかそうだったランダム化のテスト順序、
とそれは何かそれか私たちできるするのJMPスルーの世代ののデザイン。
と病気見せるある少し少しだいたいそれか簡単に
いつ私たち来てにの次少しスライド。
とそれかランダム化は本当重要なぜならそれ助けます排除どれでもバイアス
期限に要因それかそうではありませんのの実験
いつ私たち走るのテスト。
とそれかバイアスは言及に時々として潜んでいる変化
また変化期限に潜んでいる変数。
わかった、それであるよ別考慮それか私触れたの上。
これはののコンテクストのランダム化、しかしこれは少し違うコンテクスト、
どれのはある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
と割り当てられたあるランダム順序、 1 2 3 4、とランダム化された。
しかし私たちしたある録音の上それか。
それで私たちラベルが貼られた一あ、二B、三つC、と4D、
とそれか'何だ私たち見る
の条項の特定するの正しい答え。
それでのの二列での右のこれテーブル、
のこれ20-行テーブル、
そうだった特定する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あるランダム変数の1 2 3 4、
wここ一対応するにあ、 2からB、三つにC、と四にD.
とそうだったやってるこれに確認あるユニフォーム分布
のの位置変数。
と基本的何それか意味の実用的条項はそれかA、B、C、とD
全てもつ同等割合のであること選択されたでランダム。
とこれはに避けるのバイアスをかけるシチュエーション
どこ学生5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演奏する良い、
また多分なぜならの調査被告そうではありません支払う注意
またそうではありません従事していますのの調査。
わかった、それでここはどこ私たち来てにの評価
ののパフォーマンスののデザイン、ののDSDデザイン。
の道私たちアプローチこれ
は終えたの評価のの統計的力のの実験
どれのは示されているの上の左、でパネルの上の左
終えたの評価のの混乱させるパターン
またの範囲にどれの要因それは相関のあるのの実験的なデザイン、
そしてそれは示されている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、何するの構造ののデザイン見て好き
のある多変量空？
もつ私たち覆われた全てののデザインポイントのの約ユニフォーム道
それでそれか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？
それでどうしたのこれらは三つ示す、と行く戻る以上にの左、
はそれかの全体力ために各のの要因のの実験
はより大きなよりも90パーセント、どれのは良い。
とそれショー私たちそれか私たちもつ良い感度に探知効果、
もしも彼らは実際そこにはのの人口。
のパネルのの真ん中ショー
それかの危険の何私たち電話多重共線性
また過剰な相関の中の実験的な要因は低い
なぜなら全てののペアごと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、
どこあるもっと青みがかった相関対応するにある低い相関、
どこ個体青を示しますゼロ相関。
との正方形それかそれはクローザーにある赤シェーディング
示すある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か私たち見てために相関関係
それか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っぽい正方形
どこの相関はある少し少しより高い。
とそれはなぜなら私たちもつカテゴリー的な要因、右？
私たちもつで少しでも一カテゴリー的な要素のこれ実験。
ともしも私たちしませんでしたもつの面前のあるカテゴリー的な要素、
これプロットするだろう見て平より青い。
それで私たち言うそれかのDSD、私たちしないでくださいお勧め
追加するそれも多くのカテゴリー的な変数の中への実験、
なぜならもしも私たちする、それから私たち増加これ相関問題、
どれの影響を与える私たちの能力に生産見積りの私たちのモデルそれかそれは正確、
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、
どれのはの表示のの均一のこれデザイン、
はある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。
と何そうだった探しているために
はために白空になれ最小限ののこれプロット。
何私は描かれたはある少し丸ここどれのあなたの目できる簡単に選ぶ外。
あるよある少し少しの追加白空そこには
での交差点の繰り返すとステップ。
とそれか、また、はなぜなら私たちもつあるカテゴリー的な変数の私たちの実験。
とそれで正直に言うと、
あるよいいえ完全ゼロのの主要効果、
いいえ真実の中心点の主要効果
期限にの面前のそれか困難変数、
のカテゴリー的な変数。
とそれは反映されたのの非対称的なパターン
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、
どこそれか非対称は示されたのそれか白空
ととの丸それか私は描かれた。
わかった、それで前私議論これ滑り台、私ただ欲しいに素早く見せるあなた
どうやって私得たにこれらはデザイン診断。
それで何あなたは見るここはのテーブルそれか私ただ示したあなた。
と私は生成されたこれデザインを使用してのDSDプラットホーム下のエネルギー省メニュー、
下決定的ふるい分けと決定的ふるい分けデザイン。
と後私したそれか、 JMPはすでに生成、
後私完了のデザインテーブル世代プロセス
と塗りつぶしのの結果、 JMP が生成するエネルギー省ダイアログ脚本、
節約しますそれにのデータテーブル、
と私できる実際再起動するのエネルギー省ダイアログ、
と私できるまた評価のデザイン。
それでわたしは行くに行く先にと素早くクリックの上デザイン評価。
とこれはただの概要ののデザイン。
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低い、
どれの私示したあなたの上の左パネルの上それか滑り台、
の診断それか示す
にの範囲にどれの要因または条件のの実験それは相関がある。
とそれは示されているここでの色地図の上の相関。
とに生成のプロット、
探しているでの均一の中の要因、
私実際もつに行くのとするそれか秒でキャッタープロットマトリックス
下のグラフメニュー、Sキャットプロットマトリックス。
それでそれはただいくつかのコンテクストためにあなた。
と今、わたしはただ行くに素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る。
それでここにありますおそらくの多くの面白い部
のこれ実験。
どうやってする私たち増加の調査テスト困難
とするそれのある頭いい道？
良い、私たちできる使用階層的なクラスタリング分析にするそれか。
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する桁。
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するにの20メロディー選択肢
それは示されたそこには。
それで私たち知る、ために例、のの初め行、
の正しい答えはCです対応するにメロディー1
どこのCID番号は一。
それで私たちすでに知るの正しい答え
どこ私たちは持っています割り当てられたそれの条項の行注文ベースのの上あるランダム番号、
しかしどうやってする私たち選ぶの他の三つ答えは？
良い、ベースのの上階層的なクラスタリング、
私たちできる得るある検出のどうやって近い各のの他の三つ答えそれは
にの正しい答え。
とのこれ道、私たちできる作るのテストある少しもっと難しい。
それで全ての答え選択肢それはからの20メロディー。
どうやってする私たち選ぶのクローザー手続きために各質問、
またの一番近い手続き、もしもあなた意思、
また平多分メロディーそれかそれは比較的近い一緒
ベースのの上のクラスタリング基準、しかしいいえ敬意を表するそれか基準厳密には、
右？
それでこれそうかもしれない思われるある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る
は伝えるJMPから割当あるクラスタリング図式に行
とベースのの上いくつかのクラスタリング基準それか私たち特定。
とにデフォルト、それか基準は区。
それでわたしはただ行くに見せるそれか動的にここ。
それで私もつのテーブル開ける。
全て私したここは走る階層C光沢下C光沢のあるメニュー。
と一度私走ったこれ、私行った先にと呼び出すクラスターS要約、
どれの私回ったの上ここ。
とそれから時計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。
それであなたできる見るそれか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。
それで7と18それは関連すると各その他り、
14と17、8と九、行二と13、とそれでの上。
それでこれはのアイディア。
そうだったを使用しての力のJMPから識別行
それかそれは関連すると各他の。
とのこれ道、にアレンジする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のスキーマ好きこれ、
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、それで基本的の最後ステップここの条項の完了するこれ実験
はの添加にを使用してある受け身基準ために増加するの困難ののテスト、
私たち欲しいのアクティブ基準。
それで私たち欲しいになれできるに別、
の効果、の初心者レベルからの高度レベル。
それで考えのそれ好きこれ。
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、
それからあなたそうはしないだろうなれできるに区別間の高度-レベル被告
とある初心者-レベル被告
なぜならみんなするだろう逃す全てのの質問。
同様に、もしもあなた作る全ての質問それも簡単、
それからあなたはそうするだろうもつ全て専門家といいえ初心者、
とそれであなたもついいえ差別化。
それでベースのの上の化学、私たちもつある仮説それかステップとスピード
それはの多くの重要要因ためにパフォーマンス、
ために聴覚パフォーマンス、ために差別的な間ある良いメロディー、
ある良い構成、とある悪いミュージカル構成
とある悪い一。
それでそれは私たちもちろんだいたいそれか？
良い、一もの私たちできるするは私たち再できるコードのステップとスピード
にある50パーセント削減
もしもこれは困難にあるレベル同等に難しい。
とにやってるそれか、の効果、私たちまだもつ五変数
とそれらのそれは示されたのの日陰の、右？
それでの記録されたステップ、記録されたスピードそれはの二列それかそれは日陰になった。
とそれから私たちもつのノートかわった、のノートレベル、との繰り返す。
それでのDSDはまだ直交する。
私たちまだもつ三つレベル。
私たちもつ五変数、
しかし実際私たちできる組み込む上に六ののDSDデザイン。
それでどうやってする私たち増加私たちの価値の効果に増加するそれか変数番号に六？
良い、私たちできる追加の困難変数またのカテゴリー的な変数
どれのを示しますまた簡単また難しい。
それで私たち決めたに使用ステップとスピード、と組み合わせこれらは他の三つ変数、
との合計サンプルサイズはまだ18プラス2また20
との二中心ポイントとの一中心点にデフォルト。
しかし今、私たち得る五レベルためにスピードとステップ、いいえ三つ。
それで、によってやってるこれ少し変身、
私たち賢く作成五レベルの上二変数
その代わりのただ持っている三つレベル、
どれのは通常何私たちするだろうもつのあるDSD。
それで私考えこれはある個性的アプローチ
それはまたとても明確にこれ問題コンテクスト
と与える私たち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。
どうやってそれは私たち行くにを作成します...
何ソフトウェアそれは私たち行くに使用に基本的生成の聴覚テスト？
わかった、良い、これはただの概要の音楽ファームウェアSシンセサイザー、
どれのは何私たち使用、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、それでどうやってする私たち分配これ調査賢く？
良い、私たちのアプローチは...
多くの人々する一サンプリング方法。
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、といくつかの追加クラスタリング内部
の注文に分配の調査にの右観客
に作るの調査の多くの使える。
それでいつあなたは準備に送信外のクイズ、どうやってするあなたするそれ？
良い、私は持っているいくつかの例ここ。
WHOしたほうがいい遊ぶの音楽？
さて、そこでそれは人々 WHO知るの音楽と人々 WHOしないでください。
それで私たちそれだけ欲しいに送信の調査
に人々 WHOそれはすでに見慣れたとの音楽、右？
なぜなら最終的には、私たち欲しいに使用これらは人々
に評価のパフォーマンスののオーケストラ。
の中に階層化されたサンプリング検出、私たちもつ違う種類の楽器。
私たち5月もつ五学生のある特にプール
それか知るどうやってに遊ぶピアノ、
私たち5月もつ二それか知るどうやってに遊ぶバイオリン、
と私たち5月欲しいにサンプル賢く
それでそれか私たちそれだけ選ぶある特定番号内部各地層の選手、
人々 WHO遊ぶ特に楽器。
それで私たち5月選ぶ無作為に内部各のこれらは地層
のある特定サンプリングレート。
とまた、と尊敬にクラスタリング、
私たちできる考えの位置の条項の練習位置また地理
としてある選択から多くの違う地理。
のある検出、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エリア、
なぜなら練習するの人は多くのより簡単によりも練習する事実上。
わかった、それで本当の点はそれかこれ調査普及
と調査データコレクションプロセスはとても全体的な
と増加する私たちのチャンスの生産するの効果的テスト設定、もしもあなた意思、
の評価者にヘルプ私たち形状の多くの高い-演奏するオーケストラ。
そして素早く、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、
と私たち設計の革新的な音楽メロディー聴覚テストを使用してDSD。
私たちまた実装されました二面白いアプローチ
に増加の困難ののテスト、階層的なクラスタリング、
として良いとして再スケーリングのレベル
のの多くの重要予測子の上私たちの反応ためにのテストと答える。
と私たち使用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ために普及、私たち使用の全体的なサンプリング方法論。
それでこれの閉鎖、いくつかのののアプローチそれか私たち使用
との化学それか私たち発展したできるなれ使用済みに発展ある聴覚援助、
音楽メロディー聴覚援助。
との私たちの現在市場それかそうだったわかっているの、
聴覚補助具は本当特別に設計ために人々と聴覚損失、
しかしのアイディアここするだろうなれ、どうやってだいたい作るある聴覚援助
それはだいたい増幅するある特定信号からノイズ、右？
とそれかだろう、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
するだろうなれにブロック外ノイズそれは無関係な、
ために例、ノイズからの観客、とそれから増幅するの信号部分
ためにの特に周波数それかそれは重要
ために遊んでいるある特に楽器、また平を使用してこれタイプのテクノロジー
に平外のピッチ、に増幅するの遷移間メロディー。
とそれでの未来仕事、ある似ているDSDデザインできるなれ実装されました
のの条件現像これ親切のテクノロジー。
それで感謝あなたとても多くのために聞いているとさせて私たち知るもしもあなたもつどれでも質問。
