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वर्तमान अध्ययन यह जांचता है कि उत्तेजनाओं और रिसोनेटरों के बीच बातचीत इन यांत्रिक घटकों की धारणा को कैसे प्रभावित करती है। तीन उत्तेजनाओं (झुकाना, उबालना, मारना) और तीन रिसोनेटरों (तार, वायु कॉलम, प्लेट) के बीच नौ इंटरैक्शन को मोडलिस, एक डिजिटल भौतिकी प्रेरित मॉडलिंग प्लेटफार्म के साथ अनुकरण किया गया। इंटरैक्शन या तो सामान्य (जैसे, झुका हुआ तार) या असामान्य (जैसे, झुका हुआ वायु कॉलम) संगीतिक यंत्रों के थे। प्रत्येक इंटरैक्शन के तीन उदाहरणों का उपयोग करके दो प्रयोग किए गए। उदाहरणों को उन दो मानकों को संशोधित करके बनाया गया जो प्रत्येक उत्तेजना प्रकार के लिए उत्पन्न ताम्बरे को प्रभावित करते हैं। दो समूहों के श्रोता ने यह आंका कि उदाहरण कैसे प्रत्येक उत्तेजना प्रकार (प्रयोग 1) या प्रत्येक रिसोनेटर प्रकार (प्रयोग 2) से मिलते-जुलते हैं। श्रोताओं ने सामान्य इंटरैक्शनों को उत्पन्न करने वाले सही उत्तेजनाओं और रिसोनेटरों को सबसे उच्च समानता रेटिंग दी। असामान्य इंटरैक्शनों के लिए, श्रोताओं ने या तो सही उत्तेजना या रिसोनेटर को सबसे उच्च समानता रेटिंग दी, लेकिन दोनों को नहीं। जिस यांत्रिक घटक को उन्होंने सही रूप में पहचाना, उसने उस पूरक घटक की धारणा को पूर्वाग्रहित किया जिसके साथ यह संगीतिक यंत्रों में सामान्य रूप से बातचीत करता है। ध्वनि स्रोत घटकों के मानसिक मॉडल श्रोताओं की उनसे परिचितता द्वारा सीमित होते हैं।
हुइनह एट अल। (शुक्र,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।