An Empirically Derived Measure of Melodic Similarity
Notice bibliographique
Résumé
Music software applications often require similarity-finding measures. In this study, we describe an empirically derived measure for determining similarity between two melodies with multiple-note changes. The derivation of our final model involved three stages. In Stage 1, eight standard melodies were systematically varied with respect to pitch distance, pitch direction, tonal stability, metric salience and melodic contour. Comparison melodies with a one-note change were presented in transposed and nontransposed conditions. For the nontransposed condition, predictors of explained variance in similarity ratings were pitch distance, pitch direction and melodic contour. For the transposed condition, predictors were tonal stability and melodic contour. In Stage 2, we added the effects of primacy and recency. In Stage 3, comparison melodies with two-note changes were introduced, which allowed us to derive a more generalizable model capable of accommodating multiple-note changes. In a follow-up experiment, we show that our empirically derived measure of melodic similarity yielded superior performance to the Mongeau and Sankoff similarity measure. An empirically derived measure, such as the one described here, has the potential to extend the domain of similarity-finding methods in music information retrieval, on the basis of psychological predictors.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».