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デジタル音楽メロディー聴力検査の設計 (2022-EU-30MP-989)

このプレゼンテーションでは、ミュージシャンのメロディーを聴く能力をテストするための特別な音楽聴力テストの設計を紹介します。JMP の Definitive Screen Design (DSD) プラットフォームを使用して、6 つの音楽スクリプト入力変数 (ステップ、速度、音符の変更、音符レベル、繰り返し、難易度) を考慮し、さらに 2 つの中心点を追加して Gage R&R パフォーマンスを評価しました。各 DSD 実行は複数選択テストであり、回答者は 4 つの選択肢から回答を選択できます。

JMP 階層的クラスタリング プラットフォームを使用して、DSD 実行によって提供された 20 の音楽スクリプトから類似の音楽スクリプトをグループ化し、他の 3 つの正しくない選択肢に類似のスクリプトを割り当てました。次に、各聴覚の質問をさらに難しくするために、正しい選択肢が追加されました。次に、層別クラスター ハイブリッド サンプリング法を採用して、調査に参加する 30 人の候補者を選択しました。スクリプトが決定されたら、市販の音楽合成ソフトウェア プログラムを使用して、この DSD メロディー聴覚テストを作成しました。調査結果を収集した後、JMP の Fit Definitive Screening プラットフォームを使用して、DSD 調査結果を分析しました。目標は、次のプロジェクト フェーズの審査員を務める最適な評価者 (音楽メロディーの正確な評価傾向が高い) を決定することでした。

よし。

良い、 ありがとう、 みんな、 のために 接合 私たち。

の タイトル の 私たちの プロジェクト

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 ジュリアン、

そして 私の 共同 プレゼンター は チャールズ チェン そして 石工 チェン

誰が できなかった なれ ここ 今日。

それで 私は 行く に なれ 発表する の上 彼らの 代理で。

そして これ は a プロジェクト、

a 高い- 学校 幹 プロジェクト インスパイヤされた による ESTEEMの方法論、

どれの は 基本的に 幹 しかし と AI、 数学、 そして 統計 良い- 統合されました。

わかった、 それで ただ に 導入 これ プロジェクト

で の プロジェクト 管理 風味 と の プロジェクト チャーター。

の 目的 の の プロジェクト、 で 効果、 は に デザイン a テスト

に テスト の 聴覚 能力 の a ミュージシャン。

の 実験的な デザイン、 哲学 または 方法論 私たちは 使用

は JMPの 強力、 決定的 スクリーニング デザイン 能力。

そして 私たちは 設計された の テスト ベース の上 六 音楽 メロディー 変数

で 注文 に テスト 聴覚 能力、

どこ それぞれ 質問 始まる と a 短い メロディー

続いて による 4つ 選択肢、 そして どこ のみ 1つ は 繰り返し

そして の 他の 三つ メロディー は 似ている しかし ない 同一。

から これ テスト、 それぞれ リスナー もっている に 選ぶ 彼らの 最高 選択

の間で の オプション 利用可能。

一度 私たちは 設計された これ テスト、 私たちは 分析する の テスト 調査 結果。

私たちは 建てる a 感度 モデル

で 考慮 の 六 音楽 聴覚 変数、

そして それから 画面 の リスナー に 決定する どれの 1つ 実行された の 最高

で の 音楽 聴覚 テスト。

そして で やっている それで、 で の スクリーニング プロセス、

私たちは 分析する の 強み そして 弱点 の 彼らの 聴覚 能力

で の サービス の 最終的に 作成 の オーケストラ

と a グレーディング の リスナー 誰が は 非常に 有能 に 評価する 彼ら。

さて、それで で の サービス の 科学、

私たちは 持っている の 導入 に の 機構 の 聴覚

どこ の 耳 は ただ 基本的に a 頻度- 受け取る 装置

それ 収集する 音 そして 振動 の の 耳小骨の の 耳

そして 原因 の 機械的な 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 による の 脳

による の 聴覚の 神経 そして 最終的に による の 脳。

全て 右、 それで 前に 私たちは 得る の中へ の 実験

そして の 変数 それ 私たちは 分析され、

しましょう 話す a 少し 少し について の 頻度 範囲 の 聴覚

の間で 個人 依存する の上 彼らの 年。

それで 人々 の 全て 年齢 それなし 聴覚 障害

すべき なれ できる に 聞く で a 頻度 の 約 8,000 ヘルツ、

そして 徐々に 損失 の 感度 に より高い 周波数 と 年

は a 普通 発生。

そして それで 何 の 科学 伝える 私たち

は それ の 聴覚の 構造 の 若い 人々

は 通常 もっと 有能 の 吸収する または 通訳

聴覚 より高い 頻度 音、 どれの は、 の コース、

関連する で 条項 の どれの 楽器 人々 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 若い 人 かもしれない なれ もっと 適した

のために 遊ぶ の バイオリン よりも の 年上の 人。

そして それで これ ただ 与える あなた の アイデア それ 基本的に

人々 それ は で 彼らの 50代 多分 5月 のみ なれ できる に 聞く

で 12,000 キロヘルツ... または 12 キロヘルツ それよりも、 12,000 ヘルツ、

一方 人々 で 彼らの 20代 できる 聞く 上 に 多分 18 キロヘルツ。

そして ただ に 与える いくつかの コンテクスト、 の 平均 頻度 範囲

のために 何 私たちは 聞く のために の 音 それ 私たちは 聞く ほとんど 頻繁 毎 日

は 間 250 ヘルツ そして 6,000 ヘルツ。

わかった、 それで 何 は いくつかの 課題 関連する と 聴覚

で の コンテクスト の 音 の 違う 頻度？

それで 人々 通常 逃す 高い 頻度 音

もっと 頻繁 よりも 低い 頻度 もの。

そして 人々 と 高い 頻度 聴覚 損失、

彼らは 持っている トラブル 聴覚 より高い ピッチング 音、 の コース、 右？

そして それで より高い ピッチ 音 できる いつもの 来る から 女性 または 子供たち

そして は で の アッパー 二 に 八 キロヘルツ範囲。

そして 何ですか また 典型的な

と 高い 頻度 聴覚 損失 で 多くの 人々

は の 面前 の a ファントム 音、 どれの は の 状態 と呼ばれる 耳鳴り

そして それ 競争する 感覚 の 音 できる また 抑制する a 人の 能力

に 区別する 他の 高い 頻度 音。

それで 明らかに、 年 は の 重要 要素 で 条項 の 設計

の 効果的 聴覚 テスト そして 現像 の 効果的 パネル の リスナー

誰が は 調和した に 音楽。

それでも 私たちは しなかった 明示的に 考慮する 年 で 私たちの 実験、

として あなたは 見る で の その後 スライド、

それ 絶対に できた なれ a 要素 それ 私たちは できた 探検する さらに遠く

で 私たちの サンプリング 戦略 で 条項 の の 調査 回答者 それ 私たちは 選ぶ。

わかった、 それで の 基本的な 測定 の 聴覚パフォーマンス

は と呼ばれる の 聴力検査結果。

そして 何 あなた 見る で 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 で デシベル の上 の 垂直 軸

対 頻度 の上 の 水平。

そして あなた できる 明らかに 見る それ として 聴覚 損失 進歩し、

の しきい値 レベル の 音 そして デシベル 始まる に 増加

そして の 劣化 そして の パフォーマンス は 表示 として の プロット

分割する の パフォーマンス による 年 動く 下 の中へ の 右。

それは の 軌道 の の ライン それは 接続する 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 背景

前に 私たちは 打ち上げ の中へ の デザイン の の 調査 そして の 分析。

の 意図 ここ は ただ に 強調する

それ 頻度 干渉 できる なれ a 問題

で 生産する a メロディアスな 調和 で の オーケストラ で 特定の

または で どれでも 選別 の ミュージカル 構成。

そして 何 だった 基本的に 表示中 ここ

は の 違い 間 何ですか と呼ばれる 基本的 周波数 そして 倍音

で の コンテクスト の a ピアノ、

で 少しでも で の 注記 規模 示された で の 底。

さて、それで 何 する 私たちは 知る について の 音楽 注記 頻度 スペクトラム？

良い、 それぞれ 注記 もっている、 ない 驚いたことに、 ベース の上 の 導入 それで 遠い、

それぞれ 注記 もっている a 特定の 頻度。

として の 例、 真ん中 C は で その周り 262 ヘルツ、

そして より高い メモ、 の コース、 は 行く に 持っている より高い 頻度

そして より低い ノート 持っている より低い 頻度。

そして これ スライド ただ 与える あなた a コンテクスト

のために 何 頻度 ノート 対応する に。

それで 注記 A は その周り 多くの より高い、 440,

それから 注記 C 261 で の 2番 セット の上 の 右、

で の より低い 部分 の の スライド。

わかった、 それで そこには いくつかの 関係 間 頻度 そして の 番号 の メモ。

頻度 ニーズ に ダブル 毎 12 メモ、

そして 私たちは 持っている 12 ノート で それぞれ オクターブ、 セブン 白 そして 五 黒。

そして それで あなた できる 見る それ これ 関係、

それ 頻度 続く として a 関数 の これら メモ、

そして n は a 力- 法 タイプ 関係。

全て 右、 それで 取る 私たち 戻る 今 に の プロジェクト

そして の 実装 そして の 分析。

それで の プロジェクト プラン もっている 三つ フェーズ。

の 初め 段階 は 何 私は 行く に カバー、

その の 分析 それ 私は 行く に 話し合う 今日。

の 初め 段階 は 効果的に の プロセス の 識別する

どれの 人々 は 最高 聴覚 出演者 から a コレクション の 調査 結果

それ 私たちは 送信 外 ベース の上 の 調査 それ 私たちは 設計されました。

の 2番 段階 は 識別する の 最高 聴覚 出演者

から の 調査 結果 で 注文 に 仕える として 審査員。

で これ 段階、 基本的に、 私たちは 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 だった 実は やっている の 形にする。

しかし で これ 実例、 だった 考え について もの

のように どれの 楽器 持っている どれでも 潜在的 制限。

そして 私たちは 5月 与える の 同じ メロディー に 違う テスト 楽器、

そして ない 毎 楽器 できる 遊ぶ 毎 メロディー、 明らかに。

そして それで の アイデア は、

どうやって する 私たちは 知る それ の 個人 それ は 遊ぶ

は 遊ぶ これら 楽器 正確には？

良い、 私たちは 必要 審査員 誰が 持っている 良い リスニング 能力。

それで の 審査員 それ 私たちは キュレートする から 段階 1つ

意思 提供する それ 素晴らしい 評価 で 段階 二。

だから一度 私たちは 持っている それ で 場所、 で 段階 三つ、

私たちは できる 実は 本当に 形状 の デジタル オーケストラ。

そして 良い 考える について もの のように どうやって 多くの プレイヤー すべき なれ 関与した、

誰が すべき 遊ぶ どこ、 明らかに。

良い 持っている a 良い 理解 の どうやって の メロディー できた なれ 難しい

のために ある 楽器。

そして これ は なぜ 私たちは 必要 段階 二 で の 真ん中。

わかった、 それで ここは 私たちの デザイン または 調査 質問 デザイン。

それで 私たちは 特定された 六 変数 のために この公聴会 テスト

関連している に 音楽、 パラメータ で 音楽：

ステップ、 スピード、 ノート 変更された、 ノート レベル、 a 繰り返す 変数、

そして a 困難 変数、 a カテゴリー 変数、 簡単 または 難しい。

の 実験、 として I 言及された 前に、 は だった 使用して JMPの 性分化疾患、

そして で 追加 に の デフォルト、 だった 生成する a デフォルトのDSD、

そして それから で 効果、 だった 増強する デザイン

による 追加する 二 もっと 中心点。

だから私たちは やっている の 18- 走る 性分化疾患、

どれの 含まれるもの 1つ 中心点、 どれの は 行 番号 三つ で これ テーブル、

持つ 示された と a ゼロ そして の 矢印 強調表示 行 三つ。

そして それから 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。

そして の アイデア ここ で 条項 の、 だった 交換する これら 中心点、

は 私たちは 欲しい に 得る の アイデア の どうやって 一貫性のある の 結果 は

全体を通して の 実験。

それで 私たちは 試す に 置く a 大体の中心点 で の 始まり、 で の 真ん中、

そして の 終わり の の 実験。

そして これ は 類似の に 理解 かどうか a 測定 プロセス は 安定した、

もし あなたは で a 製造業 環境、 取得 a センス のために それ。

そして それから の 他の 重要 もの について 私たちの デザイン ここ

は それ だった ランダム化 の テスト 順序、

そして それは 何か それ 私たちは できる する で JMP経由 の 世代 の の デザイン。

そして 病気 見せる a 少し 少し について それ 簡単に

いつ 私たちは 来る に の 次 少し スライド。

そして それ ランダム化 は 本当に 重要 なぜなら それ 役立つ なくす どれでも バイアス

期限 に 要因 それ ない で の 実験

いつ 私たちは 走る の テスト。

そして それ バイアス は 参照された に 時々 として 潜んでいる 変化

または 変化 期限 に 潜んでいる 変数。

わかった、 それで そこには 別の 考慮 それ I 触れた の上。

その で の コンテクスト の ランダム化、 しかし その わずかに 違う コンテクスト、

どれの は a 少し 少し もっと 個性的

に これ 特定の 応用 そして 実験。

そして それで 基本的に、 何 私たちは した は 生成された イニシャル ランダム 変数

そして 割り当てられた a ランダム 順序、 1、2、3、4、 そして ランダム化。

しかし 私たちは した a 再コーディング の上 それ。

それで 私たちは ラベル付き 1つ あ、 二 B、 三つ C、 そして 4つのD、

そして それ' 何ですか 私たちは 見る

で 条項 の 識別する の 正しい 答え。

それで で の 二 列 で の 右 で これ テーブル、

で これ 20- 行 テーブル、

だった 識別する 何 の 正しい 答え すべき なれ

で 条項 の の 手紙、

どれの は 関連する と a ランダム 変数 の 1、2、3、4、

w ここ 1つ 対応する に あ、 2〜 B、 三つ に C、 そして 4つ に D.

そして だった やっている これ に 確保する a 制服 分布

の の 位置 変数。

そして 基本的に 何 それ 手段 で 実用的 条項 は それ A、B、C、 そして D

全て 持っている 等しい パーセンテージ の いる 選択された で ランダム。

そして これ は に 避ける の 偏向 状況

どこ 学生 5月 選ぶ の 同じ 答え 以上 そして 以上 また

で 注文 に おそらく 増加 彼の または 彼女 チャンス の 実行する 良い、

または 多分 なぜなら の 調査 回答者 ない 支払う 注意

または ない 従事した で の 調査。

よし、 それで ここ は どこ 私たちは 来る に の 評価

の の パフォーマンス の の デザイン、 の の 性分化疾患 デザイン。

の 方法 私たちは アプローチ これ

は を通して の 評価 の の 統計的 力 の の 実験

どれの は 表示 の上 の 左、 に パネル の上 の 左

を通して の 評価 の の 混乱させる パターン

または の 範囲 に どれの 要因 は 相関関係 で の 実験的な デザイン、

そしてそれは 表示 で の パネル で の 真ん中、

そして の 均一、 何 私たちは 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 のように

で a 多変量 空間？

持っている 私たちは 覆われた 全て の の デザイン ポイント で の 約 制服 方法

それで それ 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 これら 三つ 示す、 そして 行く 戻る 以上 に の 左、

は それ の 全体 力 のために それぞれ の の 要因 で の 実験

は より大きい よりも 90パーセント、 どれの は 良い。

そして それ ショー 私たち それ 私たちは 持っている 良い 感度 に 検出する 効果、

もし 彼らは 実は そこには で の 人口。

の パネル で の 真ん中 ショー

それ の リスク の 何 私たちは 電話 多重共線性

または 過度の 相関 の間で の 実験的な 要因 は 低い

なぜなら 全て の の ペアワイズ 相関関係 で これ 相関 マトリックス、

ほとんど の 彼ら は 青、

どこ a もっと 青みがかった 相関 対応する に a より低い 相関、

どこ 固体 青 示す ゼロ 相関。

そして の 正方形 それ は より近い に a 赤 シェーディング

示す a より高い 範囲 の 相関 の間で 要因 または 条項 で の 実験。

そして それで 全体、 何 私たちは 見る は それ 私たちは 見て のために 相関関係

それ しない 超える 0.3、

そして それは 通常 全て の 正方形 で これ プロット

と の 例外 の それらの わずかに 赤みがかった 正方形

どこ の 相関 は a 少し 少し より高い。

そして それは なぜなら 私たちは 持っている カテゴリー 要因、 右？

私たちは 持っている で 少しでも 1つ カテゴリー 要素 で これ 実験。

そして もし 私たちは しなかった 持っている の 面前 の a カテゴリカル 要素、

これ プロット だろう 見て 平 もっと青い。

それで 私たちは 言う それ で 性分化疾患、 私たちは しない 推薦する

追加する あまりにも 多くの カテゴリー 変数 の中へ の 実験、

なぜなら もし 私たちは する、 それから 私たちは 増加 これ 相関 問題、

どれの 影響する 私たちの 能力 に 生産する 推定値 で 私たちの モデル それ は 正確な、

リード に インフレーション の 分散 で 私たちの 見積もり。

そして の ファイナル 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 a 散らばる プロット マトリックス で JMP、

そして それ ショー それぞれ 変数 対 毎 他の 変数。

そして 何 だった 見ている のために

は のために 白 空間 に なれ 最小限 で これ プロット。

何 私は 描かれた は a 少し 丸 ここ どれの あなたの 目 できる 簡単に 選ぶ 外。

そこには a 少し 少し の 余分な 白 空間 そこには

で の 交差点 の 繰り返す そして ステップ。

そして それ、 また、 は なぜなら 私たちは 持っている a カテゴリカル 変数 で 私たちの 実験。

そして それで 正直に言うと、

そこには いいえ 完璧 ゼロ で の 主要 効果、

いいえ 真実 中心点 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。

そして それは 反映された で 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、 わずかに 非対称、

どこ それ 非対称 は 示された で それ 白 空間

そして と の 丸 それ 私は 描かれた。

わかった、 それで 前に I 話し合う これ スライド、 I ただ 欲しい に 素早く 見せる あなた

どうやって I 得た に これら 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 I ただ 示した あなた。

そして 私は 生成された これ デザイン 使用して の 性分化疾患 プラットフォーム 下 の DOE メニュー、

下 決定的 スクリーニング そして 決定的 スクリーニング デザイン。

そして 後 I した それ、 JMPはすでに 生成する、

後 I 完了 の デザイン テーブル 世代 プロセス

そして 埋める で の 結果、 JMPは生成する DOE（エネルギー省） 対話 スクリプト、

保存 それ に の データ テーブル、

そして I できる 実は 再起動 の DOE ダイアログ、

そして I できる また 評価する の デザイン。

それで 私は 行く に 行く 先に そして 素早く クリック の上 デザイン 評価。

そして これ は ただ の 概要 の の デザイン。

そして 右 ここ 下 デザイン 評価

は どこ I 得る の 診断 関連している へ p 電力、

どれの I 示した あなた の上 の 左 パネル の上 それ スライド、

の 診断 それ 示す

に の 範囲 に どれの 要因 または条件 で の 実験 は 相関関係にある。

そして それは 表示 ここでは の 色 地図 の上 の 相関。

そして に 生成する の プロット、

見ている で の 均一 の間で の 要因、

I 実は 持っている に 行く で そして する それ 秒単位 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 キャタプロット 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 のために あなた。

そして 今、 私は ただ 行く に 素早く 持ってくる 上 の 次 スライド

そして それから 来る 戻る に ジャンプ ここ

ただ に 動的に 見せる あなた 何 だった やっている。

それで ここは おそらく の ほとんど 面白い 一部

の これ 実験。

どうやって する 私たちは 増加 の 調査 テスト 困難

そして する それ で a 頭いい 方法？

良い、 私たちは できる 使用 階層的な クラスタリング 分析 に する それ。

今、 私たちは すでに 知る の 正しい 答え。

その 示された ここ で の 対応する カラム。

の 選択 カラム、

の 列 の の 4つ 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

は 示された そこには。

それで 私たちは 知る、 のために 例、 で の 初め 行、

の 正しい 答えはCです 対応する に メロディーワン

どこ の CID 番号 は 1つ。

それで 私たちは 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 で 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 する 私たちは 選ぶ の 他の 三つ 答えは？

良い、 ベース の上 階層的な クラスタリング、

私たちは できる 得る a センス の どうやって 近い それぞれ の の 他の 三つ 回答 は

に の 正しい 答え。

そして で これ 方法、 私たちは できる 作る の テスト a 少し もっと 難しい。

それで 全て の 答え 選択肢 は から の 20 メロディー。

どうやって する 私たちは 選ぶ の より近い 手続き のために それぞれ 質問、

または の 最も近い 手続き、 もし あなた 意思、

または 平 多分 メロディー それ は 比較的 近い 一緒に

ベース の上 の クラスタリング 基準、 しかし ない 尊重する それ 基準 厳密に言えば、

右？

それで これ かもしれない 思われる a 少し 少し 漠然とした、

しかし で 効果、 全て だった 本当に やっている

は 伝える JMPへ 割り当てる a クラスタリング スキーム による 行

そして ベース の上 いくつかの クラスタリング 基準 それ 私たちは 特定。

そして による デフォルト、 それ 基準 は 区。

それで 私は ただ 行く に 見せる それ 動的に ここ。

それで I 持っている の テーブル 開ける。

全て I した ここ は 走る 階層的C 光沢 下 C 光沢のある メニュー。

そして 一度 I 走った これ、 I 行った 先に そして 呼び出す クラスターS 要約、

どれの I 変わった の上 ここ。

そして それから 時計 何 起こる ここ いつ I クリック の上 それぞれ の これら クラスター。

それで あなた できる 見る それ いつ I クリック の上 それぞれ の これら クラスター。

これら は の クラスター。

それで 7と 18 は 関連する と それぞれ その他 r、

14 そして 17、8 そして 九、 行 二 そして 13、 そして それで の上。

それで これ は の アイデア。

だった 使用して の 力 の JMPへ 識別する 行

それ は 関連する と それぞれ 他の。

そして で これ 方法、 による 手配する の 答え 選択肢 近い に それぞれ 他の、

私たちは 作る それ 比較的 近い に それぞれ 他の による 続く いくつかの スキーマ のように これ、

私たちは 作る の テスト もっと 難しい。

よし、 それで ただ 打ち上げ 戻る の中へ スライド ここ また。

わかった。

全て 右、 それで 基本的に の 最後 ステップ ここ で 条項 の 完了する これ 実験

は で 追加 に 使用して a 受け身 基準 のために 増加 の 困難 の の テスト、

私たちは 欲しい の アクティブ 基準。

それで 私たちは 欲しい に なれ できる に 別、

で 効果、 の 初心者 レベル から の 高度な レベル。

それで 考える の それ のように これ。

もし 毎 質問 だった 素晴らしい 難しい

または もし 全て の 選択肢 だった とても 難しい に 差別する から、

それから あなた しないだろう なれ できる に 区別する 間 の 高度な- レベル 回答者

そして a 初心者- レベル 回答者

なぜなら みんな だろう 逃す 全て の の 質問。

同様に、 もし あなた 作った 全て の 質問 あまりにも 簡単、

それから あなたは 持っている 全て 専門家 そして いいえ 初心者、

そして それで あなた 持っている いいえ 差別化。

それで ベース の上 の 科学、 私たちは 持っている a 仮説 それ ステップ そして スピード

は の ほとんど 重要 要因 のために パフォーマンス、

のために 聴覚 パフォーマンス、 のために 差別する 間 a 良い メロディー、

a 良い 構成、 そして a 悪い ミュージカル 構成

そして a 悪い 1つ。

それで は 私たちは もちろん について それ？

良い、 1つ もの 私たちは できる する は 私たちは 再 コード の ステップ そして スピード

による a 50パーセント削減

もし その 困難に レベル 等しい に 難しい。

そして による やっている それ、 で 効果、 私たちは まだ 持っている 五 変数

そして それらの は 示された で の 陰影付き、 右？

それで の 再コード化 ステップ、 再コード化 スピード は の 二 列 それ は 陰影付き。

そして それから 私たちは 持っている の ノート 変更された、 の ノート レベル、 そして の 繰り返す。

それで の 性分化疾患 は まだ 直交。

私たちは まだ 持っている 三つ レベル。

私たちは 持っている 五 変数、

しかし 実は 私たちは できた 組み込む 上 に 六 で の 性分化疾患 デザイン。

それで どうやって する 私たちは 増加 私たちの 価値 で 効果 による 増加 それ 変数 番号 に 六？

良い、 私たちは できる 追加 の 困難 変数 または の カテゴリー 変数

どれの 示す どちらか 簡単 または 難しい。

それで 私たちは 決めた に 使用 ステップ そして スピード、 と組み合わせて これら 他の 三つ 変数、

そして の 合計 サンプル サイズ は まだ 18 プラス 2 または 20

と の 二 中心 ポイント そして の 1つ 中心点 による デフォルト。

しかし 今、 私たちは 得る 五 レベル のために スピード そして ステップ、 ない 三つ。

だから やっている これ 少し 変換、

私たちは 賢く 作成する 五 レベル の上 二 変数

その代わり の ただ 持つ 三つ レベル、

どれの は 通常 何 私たちは だろう 持っている で a 性分化疾患。

それで I 考える これ は a 個性的 アプローチ

それは また とても 特定の に これ 問題 コンテクスト

そして 与える 私たち もっと レベル で 私たちの デザイン。

さて、それで これ は 私たちの デザイン。

どうやって は 私たちは 行く に ...を作成します。

何 ソフトウェア は 私たちは 行く に 使用 に 基本的に 生成する の 聴覚 テストですか？

わかった、 良い、 これ は ただ の 概要 の 音楽 ソフトウェアS シンセサイザー、

どれの は 何 私たちは 使用、 柔らかい シンセ。

そして 私たちは 利用する それ に 作成する

24 複数 選択 音楽 メロディー 聴覚 テスト。

その 明らかに 便利 そして ポータブル そして 速い。

全て 右、 それで どうやって する 私たちは 配布する 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 1つ サンプリング 方法。

しかし ここ、 私たちの アプローチ は に 統合する 全て の 違う サンプリング 方法論、

クラスタ サンプリング、 階層化された、 そして いくつかの 追加 クラスタリング 内で

で 注文 に 配布する の 調査 に の 右 観客

に 作る の 調査 の ほとんど 役に立つ。

それで いつ あなたは 準備ができて 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。

誰が すべき 遊ぶ の 音楽？

さて、 は 人々 誰が 知る の 音楽 そして 人々 誰が しないでください。

それで 私たちは のみ 欲しい に 送信 の 調査

に 人々 誰が は すでに おなじみ と の 音楽、 右？

なぜなら 最終的に、 私たちは 欲しい に 使用 これら 人々

に 評価する の パフォーマンス の の オーケストラ。

では 階層化された サンプリング センス、 私たちは 持っている 違う 種類 の 楽器。

私たちは 5月 持っている 五 学生 で a 特定の プール

それ 知る どうやって に 遊ぶ ピアノ、

私たちは 5月 持っている 二 それ 知る どうやって に 遊ぶ バイオリン、

そして 私たちは 5月 欲しい に サンプル 賢く

それで それ 私たちは のみ 選ぶ a ある 番号 内で それぞれ 地層 の プレイヤー、

人々 誰が 遊ぶ 特定の 楽器。

それで 私たちは 5月 選ぶ ランダムに 内で それぞれ の これら 地層

で a ある サンプリング レート。

そして また、 と 尊敬 に クラスタリング、

私たちは できる 考える の 位置 で 条項 の 練習する 位置 または 地理

として a 選択 から 多くの 違う 地理。

で a センス、 私たちは クラスタ そして 制限 私たちの 選択 基準

に のみ の サン フランシスコ ベイ エリア、

なぜなら 練習する で 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 本当に の ポイント は それ これ 調査 普及

そして 調査 データ コレクション プロセス は とても 全体論的

そして 増加する 私たちの チャンス の 生産する の 効果的 テスト セット、 もし あなた 意思、

の 評価者 に ヘルプ 私たち 形状 の ほとんど 高い- 実行する オーケストラ。

さて、それで 素早く、 に 包む すべて 上、

私たちは 研究した の 人間 聴覚 頻度 範囲、

の 楽器 頻度 スペクトラム、 の 音楽 頻度 式、

そして 私たちは 設計された の 革新的 音楽 メロディー 聴覚 テスト 使用して 性分化疾患。

私たちは また 実装された 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 ほとんど 重要 予測子 の上 私たちの 回答 のために の テスト 答え。

そして 私たちは 使用 の 音楽 シンセサイザー ソフトウェア

に 基本的に 広める の 聴覚 テスト 横切って の 六 音楽 メロディー 変数。

そして で 私たちの 戦略 のために 普及、 私たちは 使用 の 全体論的 サンプリング 方法論。

それで これ で 終わりに、 いくつかの の の アプローチ それ 私たちは 使用

そして の 科学 それ 私たちは 発展した できた なれ 使用済み に 開発する a 聴覚 援助、

音楽 メロディー 聴覚 援助。

そして で 私たちの 現在 市場 それ だった わかっている の、

聴覚 補助具は 本当に 特別に 設計された のために 人々 と 聴覚 損失、

しかし の アイデア ここ だろう なれ、 どうやって について 作る a 聴覚 援助

それは について 増幅する a ある 信号 から ノイズ、 右？

そして それ だろう、 で 効果、

増加 音楽 メロディー 聴覚 そして 検出、 右？

そして、 主要 客観的 ここ

だろう なれ に ブロック 外 ノイズ それは 無関係な、

のために 例、 ノイズ から の 観客、 そして それから 増幅する の 信号 部分

のために の 特定の 周波数 それ は 重要

のために 遊ぶ a 特定の 楽器、 または 平 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。

そして それで で 未来 仕事、 a 似ている 性分化疾患 デザイン できる なれ 実装された

で 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 のために リスニング そして させて 私たち 知る もし あなた 持っている どれでも 質問。

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