Melodic Similarity and Applications Using Biologically-Inspired Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Music similarity is a complex concept that manifests itself in areas such as Music Information Retrieval (MIR), musicological analysis and music cognition. Modelling the similarity of two music items is key for a number of music-related applications, such as cover song detection and query-by-humming. Typically, similarity models are based on intuition, heuristics or small-scale cognitive experiments; thus, applicability to broader contexts cannot be guaranteed. We argue that data-driven tools and analysis methods, applied to songs known to be related, can potentially provide us with information regarding the fine-grained nature of music similarity. Interestingly, music and biological sequences share a number of parallel concepts; from the natural sequence-representation, to their mechanisms of generating variations, i.e., oral transmission and evolution respectively. As such, there is a great potential for applying scientific methods and tools from bioinformatics to music. Stripped-down from biological heuristics, certain bioinformatics approaches can be generalized to any type of sequence. Consequently, reliable and unbiased data-driven solutions to problems such as biological sequence similarity and conservation analysis can be applied to music similarity and stability analysis. Our paper relies on such an approach to tackle a number of tasks and more notably to model global melodic similarity.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».