Hierarchical temporal structure in music, speech and animal vocalizations: jazz is like a conversation, humpbacks sing like hermit thrushes
Notice bibliographique
Résumé
Humans talk, sing and play music. Some species of birds and whales sing long and complex songs. All these behaviours and sounds exhibit hierarchical structure-syllables and notes are positioned within words and musical phrases, words and motives in sentences and musical phrases, and so on. We developed a new method to measure and compare hierarchical temporal structures in speech, song and music. The method identifies temporal events as peaks in the sound amplitude envelope, and quantifies event clustering across a range of timescales using Allan factor (AF) variance. AF variances were analysed and compared for over 200 different recordings from more than 16 different categories of signals, including recordings of speech in different contexts and languages, musical compositions and performances from different genres. Non-human vocalizations from two bird species and two types of marine mammals were also analysed for comparison. The resulting patterns of AF variance across timescales were distinct to each of four natural categories of complex sound: speech, popular music, classical music and complex animal vocalizations. Comparisons within and across categories indicated that nested clustering in longer timescales was more prominent when prosodic variation was greater, and when sounds came from interactions among individuals, including interactions between speakers, musicians, and even killer whales. Nested clustering also was more prominent for music compared with speech, and reflected beat structure for popular music and self-similarity across timescales for classical music. In summary, hierarchical temporal structures reflect the behavioural and social processes underlying complex vocalizations and musical performances.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».