Empirical comparisons of pitch patterns in music, speech, and birdsong
Notice bibliographique
Résumé
In music, large intervals ("pitch skips") are often followed by reversals, and phrases often have an arch-like shape and final durational lengthening. These regularities could reflect motor constraints on pitch production or could reflect the melodic characteristics of speech. To distinguish between these possibilities we compared pitch patterns in instrumental musical themes, sentences, and birdsongs. Patterns due to production-related constraints should be common to all three domains, whereas patterns due to statistical learning from speech should be present in speech but not birdsong. Sequences were taken from English and French instrumental classical music, sentences from 4 languages, and songs of 56 songbird families. For sentences and birdsongs each syllable/note was assigned one pitch. For each sequence, we quantified patterns of post-skip reversals, the direction of the initial and final interval, the relative duration of the final syllable/note, and the pitch contour shape. Post-skip reversals predominated in all domains, likely reflecting a shared constraint: skips frequently take melodies toward the edges of the pitch range, forcing a subsequent reversal (as suggested by Von Hippel & Huron, 2000). Arch-like contours and final lengthening were found in music and speech but not birdsong, possibly reflecting an influence of speech patterns on musical structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».