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Enregistrement W2152508373 · doi:10.1177/1029864906010001071

A comparison of automated methods for the analysis of style in fifteenth-century song intabulations

2006· article· en· W2152508373 sur OpenAlexafffund
Frauke Jürgensen, Ian Knopke

Notice bibliographique

RevueMusicae Scientiae · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic and Audio Processing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMelodyStyle (visual arts)MusicalViolin musical stylesFifteenthComputer scienceSet (abstract data type)MusicologyMusic information retrievalHistoryVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background in historical musicology A repertory of several thousand secular songs survives from the fifteenth century. Much of it is not attributed to any particular author, and frequently, even the approximate place of origin is uncertain. For us, the origin of a piece is a concern, so that we can better chart the development of musical style. Researchers have tried many approaches to attribution, or to style-classification in a broader sense: manuscript studies of all descriptions, studies of structural elements such as cadence degrees, ornamental style, elements of melodic behaviour such as contour, favoured intervals, and prevalence of leaps; dissonance treatment, and others. However, a comprehensive analysis of all these elements in a sufficiently large body of pieces is too time-consuming for one person to do by hand. Background in music information retrieval Information technology has made it possible to analyze large amounts of data in a reduced timespan, as compared to traditional methods. While this capability has been available for some time, the analysis of multiple musical works by computer is still relatively unexplored in music theory. Modern classification techniques require the extraction of features from sets of data, which are then resolved using higher level constructions. Aims To detail an approach and toolset for feature-set-based analysis of musical works of the fifteenth century as applied to the Buxheim Organ Book, to show some initial results, and to suggest further avenues for musicological exploration of the Buxheim Organ Book and related repertoire. Main contribution Several hundred intabulations of secular songs from the Buxheim Organ Book (ca. 1450–1470) have been analysed to produce individual sets of approximately fifty features using the Humdrum toolkit, as well as specially-constructed software tools. Some of these were general statistical features and others were features commonly examined in style studies of the mid-fifteenth-century secular song repertoire. This paper focuses on details of the initial tools developed for this project, some overall properties of the entire Buxheim set, and their relationship to previous music-theoretical work on the subject. Implications While some researchers have developed useful automated tools for musical analysis, these have rarely been combined with detailed musicological study of earlier repertories. Applying multiple automated tests to a single body of music gives musicologists an opportunity to compare the effectiveness and usefulness of such tools for specific tasks. Solutions specific to the analysis of the chosen repertory have been proposed, and the large-scale results will allow us re-evaluate existing musicological ideas about these pieces.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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