Cueing musical emotions: An empirical analysis of 24-piece sets by Bach and Chopin documents parallels with emotional speech
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic cues such as pitch height and timing are effective at communicating emotion in both music and speech. Numerous experiments altering musical passages have shown that higher and faster melodies generally sound "happier" than lower and slower melodies, findings consistent with corpus analyses of emotional speech. However, equivalent corpus analyses of complex time-varying cues in music are less common, due in part to the challenges of assembling an appropriate corpus. Here, we describe a novel, score-based exploration of the use of pitch height and timing in a set of "balanced" major and minor key compositions. Our analysis included all 24 Preludes and 24 Fugues from Bach's Well-Tempered Clavier (book 1), as well as all 24 of Chopin's Preludes for piano. These three sets are balanced with respect to both modality (major/minor) and key chroma ("A," "B," "C," etc.). Consistent with predictions derived from speech, we found major-key (nominally "happy") pieces to be two semitones higher in pitch height and 29% faster than minor-key (nominally "sad") pieces. This demonstrates that our balanced corpus of major and minor key pieces uses low-level acoustic cues for emotion in a manner consistent with speech. A series of post hoc analyses illustrate interesting trade-offs, with sets featuring greater emphasis on timing distinctions between modalities exhibiting the least pitch distinction, and vice-versa. We discuss these findings in the broader context of speech-music research, as well as recent scholarship exploring the historical evolution of cue use in Western music.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».