感知斜率与加速度：基于音高的函数可听化中可变速度采样的证据

可听化提供了一种理解数据的非视觉方式，其中基于音高的编码最为常见。然而，人们对斜率与加速度——数据趋势的关键特征——的感知程度仍知之甚少。借鉴人类感知速度的自然能力，我们为基于音高的可听化引入了一种新颖的采样方法，以增强对单变量函数中斜率和加速度的感知。传统可听化方法通常以均匀的x间距采样数据，产生以固定速度播放但音高间隔可变的音符（可变音高间隔），而我们的方法以均匀的y间距采样，产生音高间隔一致但速度可变的音符（可变速度）。我们进行了心理声学实验，以理解在三种采样方法（可变音高间隔、可变速度以及连续（无采样）基线）下的斜率和加速度感知。在斜率比较任务中，当受斜率间幅度比调制时，可变速度方法比其他方法更准确。对于加速度感知，可变速度方法下的最小可觉差比其他方法精细超过13倍。参与者还普遍报告，与其他方法相比，可变速度方法具有更高的置信度、更低的心智努力和更强的偏好。这项工作贡献了跨基于音高可听化技术的斜率与加速度感知模型，引入了可变速度作为一种新颖且受偏好的采样方法，并提供了初步且有希望的证据，表明利用时间节奏可以带来对基于导数的数据特征更灵敏、更准确和更精确的解读。