Fachgebiet Audiokommunikation Audio communication group
Laborpraktikum Audiotechnik:
Hörversuche WS 2012/2013
Dozent: Dr. Hauke Egermann
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Gruppeneinteilung
Dienstag 9-12 Uhr Mittwoch 9-12 Uhr Donnerstag 9-12 Uhr Freitag 9-12 Uhr 1 Leonid Schmidt Alexander Choeb Christoph Graefe 2 Manuel Weber Robin Rajamäki Denis Huber 3 Marcel Braun Benedikt Hartung Jorge Peralta
4 Martin Horst Erik Werner Michael Kimmich Louis Grohe (Nur Studioakustik)??
5 Pascal Staudt Kilian Moser Nils Tesmar 6 Matthias Wehde Sven Winny Rick Plescher
7 Markus Przybilla (nur Studioakustik) Stefan Greuel
8 Sven Taute
Dienstag 13-16 Uhr Mittwoch 13-16 Uhr Donnerstag 13-16 Uhr
1 Anne Taegert Elisavet Skourtou Alexandra Zebisch 2 Anusch Alimirzaie Jan Gebhardt David Ditter 3 Jörg Lichtenstein Johannes Kerkmann David Runge 4 Karel Bruggeman Martha Papadogianni Falk Schiffner 5 Patricio Lopez-Serrano Robert Koppisch Konrad Krenzlin 6 Stefan Intemann Maja stojkovic Nagisa Ghaffari 7 Daniel Maaßen Linus Bartussek 8 Chui Wan Cheung
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Ablauf
1. Einführung 2. Labortermin mit Hörversuchen 3. Protokoll (mit Auswertungen) 4. Individuelle Nachbesprechung mit kurzem schriftlichem Test
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Organisatorisches
• Vorbereitung • Skript und Aufgabenstellung Website
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Einführung
Theorie vs. Methode Aussagensysteme Begründung Hypothesen Überprüfung
Nicht-empirische vs. empirische Methoden Verstehen Daten messen oder sammeln
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empirische Methoden • Empirie = (griechisch empeiria) Erfahrung/Erfahrungswissen • „Empirisch vorzugehen heißt, ErfahrungEN über die Realität zu
sammeln, zu systematisieren und diese Systematik auf den Gegenstandsbereich Kommunikationswissenschaften anzuwenden.“
• „Nicht-empirisch vorzugehen heißt, einen singulären Sacherhalt aufgrund eigener Erfahrung und des theoretischen, allgemeinen Wissens einer Wissenschaft zu verstehen und systematisch einzuordnen.“ (Brosius & Koschel, 2005, S.18/19)
• Erhebung von Daten durch gezielte Erhebung • Untersuchungsobjekt: Mensch
– Verhalten, Bewegung, Körperreaktion, Bewertung, Gefühl, Eindruck, Wahrnehmung, Urteil
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Gegenstandsbereich: Audiokommunikation
Produktion Übertragung Rezeption
Audioinhalte: Sprache Musik
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Funktion/Anwendung
Entwicklung/Evaluation/Optimierung von Audiotechnologie
Produktion/Übertragung • Softwareprodukte • Wahrnehmungsschwellwerte • Wirkung
Distribution • Musikempfehlungssysteme
• Audio Content Analysis • Ähnlichkeit • Segmentierung
Grundlagenforschung
Physiologie Wahrnehmung Kognition Emotion Gesellschaft Kultur
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Qualitative vs. Quantitative Strategie
Quantitative Methoden
Erklären
Geben Definitionen vor
Testen Hypothesen
Standarisierung
Große Stichproben
Reduzierte Aussagen
Breite
Qualitative Methoden
Verstehen
Rekonstruieren Subjektive Deutungsmuster
Generieren Hypothesen
Offenheit
Kleine Stichproben
Detaillierte Aussagen
Tiefe
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Quali vs. Quanti: Wiederspruch oder Ergänzung?
• Mixed-methods Ansatz – Kombination von qualitativem und quantitativem Ansatz – Ziel: Konstruktvalidität
Qualitativer Studienteil
Quantitativer Studienteil
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Methodenübersicht Sozialwissenschaften
Empirisch Nicht-empirisch
Art der Messung und Auswertung
Methoden der Datenerhebung
Untersuchungsanlage
qualitativ
Befragung
Experimentell
Hermeneutik
Inhaltsanalyse Phänomenologische Beschreibung
quantitativ
Beobachtung
Nicht-experimentell
Dialektische Verfahren
Physiologische Messung
Nach Brosius, Koschel, Haas, 2009, S. 21
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Inhaltsanalyse
• systematische Analyse von Dokumenten • Kategoriensystems • Codierung
• Dokumente: • Texte, Bilder, Aufnahmen, Filme, TV-Sendungen, Interviewtranskriptionen,
schriftlichen Befragungen
• Identifizierung von Themenschwerpunkten oder Berichterstattungsmustern • qualitativ vs. quantitativ
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Beobachtung
• Systematische Erfassung und Protokollierung von menschlichen Handlungen und Reaktionen
• Verhalten direkt messbar • z.B. Reaktionszeiten • z.B. Hördauer
• Varianten • Technisch vs. Nicht-technisch • Offen vs. Verdeckt • Teilnehmend vs. nicht-teilnehmend
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Befragung
• Messen von Meinung und Einstellung • Verhalten nur aus Erinnerungsleistung • Offen vs. Geschlossen • Mündlich vs. Schriftlich • Face-to-face, Computer Assisted Telephone Interview (CATI), paper-and-
pancil, online
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Das Experiment als Versuchsanordnung
• „Ein Experiment (von lateinisch experimentum „Versuch, Beweis, Prüfung, Probe“) im Sinne der Wissenschaft ist eine methodisch angelegte Untersuchung zur empirischen Gewinnung von Information (Daten). Experimente werden in vielen Wissenschaften benötigt und durchgeführt, beispielsweise in Naturwissenschaften, Ingenieurwissenschaften, Medizin, Psychologie und Soziologie. Meist sind Zählungen oder Messungen ein wichtiger Teil des Experiments.“ (de.wikipedia.org, 2012)
• Bedingungsvariation – Nachweis von Kausalität
Ursache -> Wirkung
Versuchsdesign (Methodischer Versuchsaufbau)
Messinstrument
Sampling
Unabhängige Variable (Bedingungsvariation)
Abhängige Variable (relevantes Merkmal)
Moderierende Variable Erhoben: Kontrollvariable Unbeachtet: Störvariable
Versuchspersonen führen Operation aus (z.B. Feld Ankreuzen)
Bei interner Validität Schluss auf AV zulässig
Fragebogen
Versuchstechnik (Technischer Versuchsaufbau)
Datenauswertung (Statistik)
Versuchsdurchführung (Instruktionen, Training, Ablauf)
Interpretation Stimuli (Ausgewählte und/oder
modifizierte Reize)
Bei externer Validität verallgemeinerbar Interpretation
Hypothese, Theorie
Experimentelle quantitative Forschung
Stic
hpro
be
Popu
latio
n
© 2009 Hans-Joachim Maempel
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Fehlerarten
• Zufällige Fehler – Verringerte Genauigkeit der Ergebnisse, keine Richtungsveränderung
• Systematische Fehler – Konfundierung, Veränderung der abhängigen Variable kann nicht mehr
ausschließlich auf die Veränderung der unabhängigen Variable zurückgeführt werden
• Fehlerursachen – Versuchsleitereffekte – Lösung:
• Standardisierung • Doppel Blind
– Lerneffekte – Erwartungseffekte – Soziale Erwünschtheit
http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Datei:Hans_1910.jpg&filetimestamp=20100117121522
Der Kluge Hans
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Experimentaldesigns
• Anzahl an Faktoren/Unabhänigen Variablen – Ein-vs. mehrfaktories Design
• Anzahl an abhänigen Variablen – Multivariates Design
Unabhängige Variable (Bedingungsvariation)
Abhängige Variable (relevantes Merkmal)
Experimentelle quantitative Forschung
Unabhängige Variable (Bedingungsvariation)
Unabhängige Variable (Bedingungsvariation)
Unabhängige Variable (Bedingungsvariation)
Unabhängige Variable (Bedingungsvariation)
Multifaktorieller multivariater Zusammenhang
Abhängige Variable (relevantes Merkmal)
Abhängige Variable (relevantes Merkmal)
Abhängige Variable (relevantes Merkmal)
Abhängige Variable (relevantes Merkmal)
© 2009 Hans-Joachim Maempel
Experimentaldesigns
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Experimentaldesigns
• Anzahl an Faktoren/Unabhänigen Variablen – Ein-vs. mehrfaktories Design
• Anzahl an abhänigen Variablen – Multivariates Design
• Between-Subjects-Designs (Gruppenvergleich) – Unabhängige Messungen zwischen verschiedenen Versuchspersonen
• Within-Subjects-Designs (Messwiederholung) – Abhängige Messungen innerhalb einer Versuchsperson
• Mixed-Design – Kombination aus Between/Within-Subjects-Designs
• Jeweils Vor- und Nachteile: – Durchführungsdauer – Rekrutierungsaufwand – Teststärke
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Messen
• Untersuchungsobjekte: Menschen mit Merkmalen • Merkmalsausprägungen (z.B. Geschlecht, Netz) • Identität von Merkmalen vs. Unterschiede • ->Variabilität -> Variable
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Messen: Operationalisierung und Codierung
• „Messen ist die systematische Zuordnung einer Menge von Zahlen oder Symbolen zu den Ausprägungen einer Variablen, mithin auch zu den Objekten. ... Die Zuordnung (oder genauer: Abbildung) sollte so erfolgen, dass die Relationen unter den Zahlenwerten den Relationen unter den Objekten entsprechen“ (Friedrichs, 1990, S.97, Brosius et al. 2009)
• Überführen eines empirischen Relatives in numerisches Relativ – Zuordnung von bestimmten Merkmalsausprägungen zu Zahlen und Variablen
Netz=1
Netz=0
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Variablenarten
• Stellung in Untersuchung – Abhängig vs. unabhängig – Moderator- vs. Mediator- – Stör- vs. Kontroll-
• Zugänglichkeit – Maifest vs. latent
• Merkmalsausprägungen – Stetige vs. diskrete (dichotom vs. polytom)
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Skalentypen
Skalentyp mögliche Aussagen zulässige Transformationen Beispiele
Nominal Gleichheit, Verschiedenheit
Eineindeutige Transformationen (Umbenennung von Ausprägungen)
Geschlecht, Augenfarbe, Art des Fernsehempfangs
Ordinalzusätzlich:
Größer-kleiner-Relationen
Monoton steigende Transformationen (z.B. Konstante
addieren, quadrieren etc.)
Schulabschlüsse, Platzierungen, Schulnoten
Intervallzusätzlich:
Gleichheit von Abständen
Positiv lineare Transformationen: T (x) = u*x +v
Temperatur in °C, Intelligenzquotient
Ratiozusätzlich:
Gleichheit von Verhältnissen
Ähnlichkeitstransformationen T (x) = u*x
Größe, Gewicht, Zeit, Temperatur in Kelvin
Absolut zusätzlich: absoluter Messwert
Identitätstransformation (= keine Transformation erlaubt) Häufigkeiten
Nicht-metrisch
Metrisch
Skalentyp mögliche Aussagen zulässige Transformationen Beispiele
Nominal Gleichheit, Verschiedenheit
Eineindeutige Transformationen (Umbenennung von Ausprägungen)
Geschlecht, Augenfarbe, Art des Fernsehempfangs
Ordinalzusätzlich:
Größer-kleiner-Relationen
Monoton steigende Transformationen (z.B. Konstante
addieren, quadrieren etc.)
Schulabschlüsse, Platzierungen, Schulnoten
Intervallzusätzlich:
Gleichheit von Abständen
Positiv lineare Transformationen: T (x) = u*x +v
Temperatur in °C, Intelligenzquotient
Ratiozusätzlich:
Gleichheit von Verhältnissen
Ähnlichkeitstransformationen T (x) = u*x
Größe, Gewicht, Zeit, Temperatur in Kelvin
Absolut zusätzlich: absoluter Messwert
Identitätstransformation (= keine Transformation erlaubt) Häufigkeiten
Nicht-metrisch
Metrisch
Skalentyp mögliche Aussagen zulässige Transformationen Beispiele
Nominal Gleichheit, Verschiedenheit
Eineindeutige Transformationen (Umbenennung von Ausprägungen)
Geschlecht, Augenfarbe, Art des Fernsehempfangs
Ordinalzusätzlich:
Größer-kleiner-Relationen
Monoton steigende Transformationen (z.B. Konstante
addieren, quadrieren etc.)
Schulabschlüsse, Platzierungen, Schulnoten
Intervallzusätzlich:
Gleichheit von Abständen
Positiv lineare Transformationen: T (x) = u*x +v
Temperatur in °C, Intelligenzquotient
Ratiozusätzlich:
Gleichheit von Verhältnissen
Ähnlichkeitstransformationen T (x) = u*x
Größe, Gewicht, Zeit, Temperatur in Kelvin
Absolut zusätzlich: absoluter Messwert
Identitätstransformation (= keine Transformation erlaubt) Häufigkeiten
Nicht-metrisch
Metrisch
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Gütekriterien empirischen Arbeitens
• Objektivität:
– Intersubjektivität (Ergebnis unbeeinflusst vom Forscher)
• Reliabilität:
– Zuverlässigkeit; Wiederherstellbarkeit der Ergebnisse bei wiederholter Messung
• Validität
– Gültigkeit der gemessenen Merkmale/Objekte/Personen für die fraglichen Merkmale/Objekte/Personen
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Testgütekriterien in Audiountersuchungen
Technische Messung Perzeptive Messung
Objektivität hoch hoch
Reliabilität hoch gering - mittel
Validität gering - mittel hoch
© 2009 Hans-Joachim Maempel
Validitätsbegriffe
Interne Validität Ergebnis (Veränderung der AV) ist eindeutig auf die Bedingungsvariation (Veränderung der UV) zurückzuführen, nicht auf den Einfluss von Störvariablen.
Externe Validität Ergebnis ist generalisierbar
→ Populationsvalidität Ergebnis ist auf die Zielpopulation generalisierbar
→ Ökologische Validität Ergebnis ist auf natürliche Lebenszusammenhänge generalisierbar. „Realitätsnähe“ von Versuchsbedingungen
Validitätsaspekte von Messinstrumenten
Konstruktvalidität Die Operationalisierung ermöglicht einen richtigen inhaltlichen Schluss auf psychologische Konstrukt.
Kriteriumsvalidität Zur Abschätzung der Validität des Messinstruments wird ein empirisches Kriterium herangezogen, z.B. die Ergebnisse anderer valider Tests oder allgemein anerkannte Maße.
Validitätsaspekte von Auswertungsverfahren
Inferenzstatistische Validität Die inferenzstatistischen Auswertungsverfahren liefern gültige Ergebnisse: Ausreichender Stichprobenumfang, hohe Teststärke, Eignung und richtige Anwendung der Verfahren, Rechtfertigung von Verteilungsannahmen, seriöse Interpretation.
© 2009 Hans-Joachim Maempel
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Hypothesen
• Wissenschaftliche Hypothese vs. Alltagshypothese • Bortz & Döring, 2005, S.4:
– 1. Eine wissenschaftliche Hypothese bezieht sich auf reale Sachverhalte, die empirisch untersuchbar sind.
– 2. Eine wissenschaftliche Hypothese ist eine allgemein gültige, über den Einzelfall oder ein singuläres Ereignis hinausgehende Behauptung (»All-Satz«).
– 3. Einer wissenschaftlichen Hypothese muss zumindest implizit die Formalstruktur eines sinnvollen Konditionalsatzes (»Wenn-dann-Satz« bzw. »Je-desto-Satz«) zugrunde liegen.
– 4. Der Konditionalsatz muss potenziell falsifizierbar sein, d. h., es müssen Ereignisse denkbar sein, die dem Konditionalsatz widersprechen.
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Hypothesenarten
• Zusammenhangshypothesen – Zwischen zwei oder mehr Merkmalen besteht ein Zusammehang
• Unterschiedshypothesen – Mehrere (mind. 2) Populationen unterschieden sich bezüglich einer/mehrer
abhängiger Variablen
• Veränderungshypothesen – Die Ausprägungeneiner Variablen verändern sich im Verlaufe der Zeit.
Bortz & Döring, 2005
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Inferenzstatistik
• Schließende Statistik
Grundgesamtheit
Stichprobe
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Stichprobenkennwerte und Parameter
Stichprobe „Stichprobenkennwerte“
Population
„Populationsparameter“
x Mittelwert µ
s Streuung σ
p relative Häufigkeit π
r Korrelation ρ
Schätzung
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Inhaltliche vs. statistische Hypothesen
• Forschungshypothesen – Beisp. Männer rauchen mehr als Frauen
• Statistische Hypothesen – Alternativhypothese (H1):
• Männer rauchen mehr als Frauen • Zwischen den Mittelwertsparametern μ1 und μ2 der Populationen, denen die
Stichproben entnommen wurden, besteht ein Unterschied • H1: μ1≠μ2
– Nullhypothese (H0): • Zwischen den Mittelwertparametern μ1 und μ2 der Populationen, denen die
Stichproben entnommen wurden, besteht kein Unterschied • H0: μ1=μ2
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Signifikanztest Kapitel 8 · Hypothesenprüfende Untersuchungen
8
496
! Gehört unser Untersuchungsergebnis zu einer Klasse von extremen Ergebnissen, die bei Gültig-keit von H0 höchstens mit einer Wahrscheinlich-keit von 5% vorkommen, bezeichnen wir unser Untersuchungsergebnis als statistisch signifikant.
Exakte Irrtumswahrscheinlichkeiten. Moderne Statis-tiksoftwarepakete (7 Anhang D) machen statistische Tabellen, wie z. B. die t-Test-Tabelle (7 Anhang F3) oder die 2-Test-Tabelle (7 Anhang F8), überflüssig. Hier wird der Flächenanteil P, den eine empirischer Testwert von der jeweiligen Prüfverteilung abschneidet, über Integralrechnung bestimmt. Mit dem Flächenanteil P hat man die exakte Irrtumswahrscheinlichkeit ermittelt, aus der sich umittelbar ergibt, ob ein Untersuchungs-ergebnis signifikant (P≤5%), sehr signifikant (P≤1%) oder nicht signifikant ist (P>5%).
Ein Beispiel. Der t-TestDer Gedankengang des Signifikanztests sei wegen sei-ner Bedeutung nochmals anhand eines Beispiels er-läutert. Wir interessieren uns für die psychische Be-lastbarkeit weiblicher und männlicher Erwachsener und formulieren als H0: μ1=μ2 bzw. als H1: μ1≠μ2 (mit μ1=Populationsmittelwert weiblicher Personen und μ2=Populationsmittelwert männlicher Personen). Psy-chische Belastbarkeit wird mit einem psychologischen Test gemessen, der bei einer Zufallsstichprobe von n1 männlichen Personen im Durchschnitt – so unsere ope-rationale Hypothese – anders ausfallen soll als bei einer Zufallsstichprobe von n2 weiblichen Personen (unge-richtete, unspezifische Hypothese).
Der für die Überprüfung von Unterschiedshypothe-sen bei zwei Stichproben verwendete statistische Kenn-wert ist die Mittelwertdifferenz x x1 2! . Dieser statisti-sche Kennwert wird nach folgender Gleichung in einen statistischen Testwert transformiert:
"t = !
!
x xx x
1 2
1 2ˆ
.( )
(8.1)
Den Ausdruck "̂( )x x1 2! bezeichnen wir als (geschätzten) Standardfehler der Mittelwertdifferenz (zur Berechnung vgl. z. B. Bortz, 2005, Kap. 5.1.2).
Der statistische Testwert t folgt bei Gültigkeit der H0 einer t-Verteilung (mit n1+n2–2 Freiheitsgraden),
wenn das Merkmal »psychische Belastbarkeit« in bei-den Populationen normalverteilt und die Merkmal s-varianz σ2 in beiden Populationen gleich ist (bzw. die geschätzten Populationsvarianzen "̂1
2 und "̂22 homogen
sind). Wie bereits auf 7 S. 417 erwähnt, geht die t-Ver-teilung für n1+n2>50 in die Standardnormalverteilung über.
Ein- und zweiseitige t-Tests. In . Abb. 8.1 wird die Ver-teilung des Testwertes t grafisch veranschaulicht.
Gerichtete Hypothesen werden anhand dieser Ver-teilung über einseitige und ungerichtete Hypothesen über zweiseitige Tests geprüft. Bei einem zweiseitigen Test (. Abb. 8.1a) markieren die Werte t(α/2) und –t(α/2) diejenigen t-Werte einer t-Verteilung, die von den Extre-men der Verteilungsfläche jeweils α/2% abschneiden. Empirische t-Werte, die in diese Extrembereiche fallen, haben damit insgesamt eine Wahrscheinlichkeit von höchstens α%, vorausgesetzt, die Nullhypothese ist rich-tig. Da derart extreme Ergebnisse nur schlecht mit der Annahme, die H0 sei richtig, zu vereinbaren sind, ver-werfen wir die H0 und akzeptieren die H1: μ1≠μ2. (Die psychische Belastbarkeit männlicher und weiblicher Personen unterscheidet sich.)
. Abb. 8.1. Ablehnungsbereich der H0 bei zweiseitigem (a) und einseitigem (b) t-Test
tb0
a
H0 ablehnen
t(!)
!
t0
H0 ablehnen
t(!/2)
!2
!2
H0 ablehnen
- t(!/2)
a
b
Bortz & Döring, 2005, S. 496
Dichtefunktion der Wahrscheinlichkeit der Nullhypothese Überprüfung der Wahrscheinlichkeit, bei gültiger Nullhypothese diese Abzulehnen
Testfehler
In der Population gilt tatsächlich Teststatistik sagt H0 H1
H0 gilt Korrekte Annahme β-Fehler "Verpasser"
H1 gilt α-Fehler "falscher Alarm"
Korrekte Ablehnung
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Signifikanz, Effektstärke, Teststärke
• Signifikanz: – Überzufälligkeit
• Effektstärke oder -größe: – Bedeutsamkeit – Schätzung für Cohens d
– d=.2 kleiner Effekt – d=.5 mittlerer Effekt – d=.8 starker Effekt
• Teststärke: – Wahrscheinlichkeit, einen Effekt bei gegebener Größe als signifikant zu testen
Fachgebiet Audiokommunikation Audio communication group
Hörversuche
1. Hörbarkeit perzeptiver Codierung bei hoher Bitrate
2. Audioqualität verschiedener Bitraten bei perzeptiver Codierung
3. Wahrnehmungsschwellwert: Lokalisation einer Phantomschallquelle
4. Ästhetisches Urteil zu Musikproduktionen
Fachgebiet Audiokommunikation Audio communication group Messung der
Wahrnehm-barkeit von Reizen oder Reizunter-schieden
Diskriminationsnachweis ABX ABCHR*
Schwellwertmessung
Klassische psycho-physische Verfahren
Grenzverfahren Herstellungsverfahren Konstanzverfahren
Adaptive psycho-physische Verfahren
Staircase-Verfahren (non-parametrisch) Maximum-Likelihood-/Bayes-Verfahren Signalentdeckungstheorie (SDT)
Skalierungs- verfahren
Direkte Skalierung
Intervallskalierung (Rating-Verfahren)
ABCHR* MUSHRA Semantisches Differential (SD) Ähnlichkeitspaarvergleich* Repertory Grid Technique (RGT)*
Verhältnisskalierung
Größenschätzung Größenherstellung Verhältnisschätzung Verhältnisherstellung
Indirekte Skalierung Differenz-Limen-Technik (DL) Dominanzpaarvergleich
Erhebung auditiver Qualitäten
Direkte Erhebung (verbale Deskriptoren)
Konsensvokabular-Techniken Texture-Profile Flavour-Profile Quantitative deskriptive Analyse (QDA)
Individualvokabular-Techniken Free-Choice-Profiling (FCP) Repertory Grid Technique (RGT)* Flash-Profile (FP)
Indirekte Erhebung (nonverbale Deskriptoren)
Body-Gesture-Techniken Pointing-Technik Drawing-Technik
Mathematische Strukturen Perzeptive Strukturanalyse (PSA) Ähnlichkeitspaarvergleich* mit Multidimensionaler Skalierung (MDS)
* Doppeleinordnung Taxonomie empirischer auditiver Verfahren nach Ciba (2008)
© 2009 Hans-Joachim Maempel
Fachgebiet Audiokommunikation Audio communication group Messung der
Wahrnehm-barkeit von Reizen oder Reizunter-schieden
Diskriminationsnachweis ABX ABCHR*
Schwellwertmessung
Klassische psycho-physische Verfahren
Grenzverfahren Herstellungsverfahren Konstanzverfahren
Adaptive psycho-physische Verfahren
Staircase-Verfahren (non-parametrisch) Maximum-Likelihood-/Bayes-Verfahren Signalentdeckungstheorie (SDT)
Skalierungs- verfahren
Direkte Skalierung
Intervallskalierung (Rating-Verfahren)
ABCHR* MUSHRA Semantisches Differential (SD) Ähnlichkeitspaarvergleich* Repertory Grid Technique (RGT)*
Verhältnisskalierung
Größenschätzung Größenherstellung Verhältnisschätzung Verhältnisherstellung
Indirekte Skalierung Differenz-Limen-Technik (DL) Dominanzpaarvergleich
Erhebung auditiver Qualitäten
Direkte Erhebung (verbale Deskriptoren)
Konsensvokabular-Techniken Texture-Profile Flavour-Profile Quantitative deskriptive Analyse (QDA)
Individualvokabular-Techniken Free-Choice-Profiling (FCP) Repertory Grid Technique (RGT)* Flash-Profile (FP)
Indirekte Erhebung (nonverbale Deskriptoren)
Body-Gesture-Techniken Pointing-Technik Drawing-Technik
Mathematische Strukturen Perzeptive Strukturanalyse (PSA) Ähnlichkeitspaarvergleich* mit Multidimensionaler Skalierung (MDS)
* Doppeleinordnung Taxonomie empirischer auditiver Verfahren nach Ciba (2008)
© 2009 Hans-Joachim Maempel
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Hörversuche
1. Hörbarkeit perzeptiver Codierung bei hoher Bitrate
2. Audioqualität verschiedener Bitraten bei perzeptiver Codierung
3. Wahrnehmungsschwellwert: Lokalisation einer Phantomschallquelle
4. Ästhetisches Urteil zu Musikproduktionen
1. ABX
2. ABCHR
3. 2AFC, Transformed up-down Staircase-Verfahren
4. Semantisches Differential
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ABX-Bedienoberfläche
Tool for Comparing Multiple Audio Samples v1.1 beta 2 GNU Lesser General Public License
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ABCHR-Bedienoberfläche
Geringe Qualitätsbeeinträchtigungen
Tool for Comparing Multiple Audio Samples v1.1 beta 2, GNU Lesser General Public License
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Psychophysik
19. Jahrhundert Psychophysik=Wissenschaft von Beziehung von physikalischem Reiz und Sinnesempfindung Ernst Heinrich Weber Herman von Helmholz Gustav Theodor Fechner Wilhelm Wundt Teilgebiet Psychoakustik
Fachgebiet Audiokommunikation Audio communication group
Konstanzverfahren: Reizschwelle Antwort: Ja/Nein
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Adaptive Verfahren zum Unterschiedsschwellenmessung
• in der Regel als wiederholte Forced-Choice-Versuche ausgelegt (trials) • z.B. als 2AFC (zwei Intervalle, Forced Choice) • reagieren auf Detektionsleistung der Versuchsperson, Reizstärke wird für
den nächsten trial berechnet • Mehrere Varianten der Adaption:
– Anpassung schrittweise durch eine adaptive Regel erfolgen (sog. Staircase-Verfahren) – sprungweise durch Darbietung der statistisch wahrscheinlichsten Schwelle (Maximum-
Likelihood- und Bayes-Verfahren, z.B. Best PEST, QUEST, ZEST) -> psychometrische Modellfunktion und deren Parameter müssen geschätzt werden
• Messstrategie = Startbedingung, Adaptionssregel und Abbruchkriterium
Fachgebiet Audiokommunikation Audio communication group
Einfaches Staircase-Verfahren mit konstanter Schrittweite
Exemplarischer Reizstärkenverlauf
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Transformiertes Staircase-Verfahren mit Adaptionsregel 3-Down/1-Up und Schrittweitenhalbierung
Exemplarischer Reizstärkenverlauf
Unsymmetrische Adaptionsregeln Schwelle = Mittelwert der Umkehrpunkte
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Semantisches Differenzial
Person Nr. ___ Fragebogen Stück Nr. 1
Klasse Nr. ___ Stichprobe Nr.___
Entscheide bitte in jeder Zeile, ob eher der linke oder eher der rechte Begriff für das Stück zutrifft. Kreuze je nachdem eines der fünf Kästchen an.
gefällt mir gefällt mir nicht
eintönig abwechslungsreich
hart weich
melodisch unmelodisch
rhythmisch unrhythmisch
langsam schnell
laut leise
dumpf hell
leiser Baß lauter Baß
deutlicher Gesang undeutlicher Gesang
macht schlechte Laune macht gute Laune
gut zum Tanzen nicht gut zum Tanzen
gut zum Träumen nicht gut zum Träumen Würdest Du das Stück kaufen? ja nein (Egal, ob Du es früher mal gekauft hast) Kanntest Du das Stück bereits? ja nein Bemerkungen:____________________________________________________________ (Ausfüllen freigestellt)