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Der Aufführungsraum leistet einen substantiellen Beitrag zum Erleben von Musikdarbietungen. Zur Beschreibung der Akustik von Aufführungsräumen haben sich dabei zahlreiche Messgrößen etabliert, welche bestimmte Wahrnehmungsqualitäten, wie z. B. die Halligkeit, abbilden sollen. Dem stellt jüngere Forschung rein perzeptive Messinventare gegenüber, die den Wahrnehmungseindruck als solchen, losgelöst vom physikalischen Ursprung, beschreiben. Dieser Artikel beschreibt einen Versuch, diese beiden Forschungsrichtungen zusammenzuführen, indem Bewertungen von Aufführungsräumen nach dem perzeptiven Room Acoustical Quality Index (RAQI) durch physikalische Messgrößen modelliert wurden, welche aus einfachen Impulsantwortmessungen ermittelt werden. Dazu wurde eine Auswahl raumakustischer Messgrößen auf fünf Dimensionen reduziert und diese als Prädiktoren für die einzelnen Wahrnehmungsgrößen des RAQI getestet. Die Berechnung dieser Prädiktionsmodelle wird vorgestellt und deren Präzision diskutiert. Anschließend wird die OPRA-Webanwendung vorgestellt, die sowohl die Berechnung der raumakustischen Messgrößen als auch die Prädiktion von RAQI-Wahrnehmungsgrößen für die drei Quellsignale Sprache, Orchester und Solotrompete im Browser ermöglicht. Auch wenn die Präzision der Prädiktionsmodelle noch nicht für alle RAQI-Faktoren zuverlässige Ergebnisse liefert, erlaubt OPRA eine umfangreiche akustische Analyse und eine erste Einschätzung der perzeptiven Wirkung von Aufführungsräumen.
The soundscape approach highlights the role of situational factors in sound evaluations; however, only a few studies have applied a multi‐domain approach including sound‐related, person‐related, and time‐varying situational variables. Therefore, we conducted a study based on the Experience Sampling Method to measure the relative contribution of a broad range of potentially relevant acoustic and non‐auditory variables in predicting indoor soundscape evaluations. Here we present the comprehensive dataset for which 105 participants reported temporally (rather) stable trait variables such as noise sensitivity, trait affect, and quality of life. They rated 6.594 situations regarding the soundscape standard dimensions, perceived loudness, and the saliency of its sound components and evaluated situational variables such as state affect, perceived control, activity, and location. To complement these subject‐centered data, we additionally crowdsourced object‐centered data by having participants make binaural measurements of each indoor soundscape at their homes using a low‐(self‐)noise recorder. These recordings were used to compute (psycho‐)acoustical indices such as the energetically averaged loudness level, the A‐weighted energetically averaged equivalent continuous sound pressure level, and the A‐weighted five‐percent exceedance level. This complex hierarchical data can be used to investigate time‐varying non‐auditory influences on sound perception and to develop soundscape indicators based on the binaural recordings to predict soundscape evaluations.
Audioinhaltsanalyse und Multilevelmodellierung zur Vorhersage der Bewertung von Indoor Soundscapes
(2022)
Musicians and music professionals are often considered to be expert listeners for listening tests on room acoustics. However, these tests often target acoustic parameters other than those typically relevant in music such as pitch, rhythm, amplitude, or timbre. To assess the expertise in perceiving and understanding room acoustical phenomena, a listening test battery was constructed to measure the perceptual sensitivity and cognitive abilities in the identification of rooms with different reverberation times and different spectral envelopes. Performance in these tests was related to data from the Goldsmiths Musical Sophistication Index, self-reported previous experience in music recording and acoustics, and academic knowledge on acoustics. The data from 102 participants show that sensory and cognitive abilities are both correlated significantly with musical training, analytic listening skills, recording experience, and academic knowledge on acoustics, whereas general interest in and engagement with music do not show any significant correlations. The regression models, using only significantly correlated criteria of musicality and professional expertise, explain only small to moderate amounts (11%–28%) of the variance in the “room acoustic listening expertise” across the different tasks of the battery. Thus, the results suggest that the traditional criteria for selecting expert listeners in room acoustics are only weak predictors of their actual performances.