A Flexible Approach to Automated Harmonic Analysis: Multiple Annotations of Chorales by Bach and Prætorius
Notice bibliographique
Résumé
Despite being a core component of Western music theory, harmonic analysis remains a subjective endeavor, resistant automation. This subjectivity arises from disagreements regarding, among other things, the interpretation of contrapuntal figures, the set of "legal" harmonies, and how harmony relates to more abstract features like tonal function. In this paper, we provide a formal specification of harmonic analysis. We then present a novel approach to computational harmonic analysis: rather than computing harmonic analyses based on one specific set of rules, we compute all possible analyses which satisfy only basic, uncontroversial constraints. These myriad interpretations can later be filtered to extract preferred analyses; for instance, to forbid 7th chords or to prefer analyses with fewer non-chord tones. We apply this approach to two concrete musical datasets: existing encodings of 371 chorales by J.S. Bach and new encodings of 200 chorales by M. Prætorius. Through an online API users can filter and download numerous harmonic interpretations of these 571 chorales. This dataset will serve as a useful resource in the study of harmonic/functional progression, voice-leading, and the relationship between melody and harmony, and as a stepping stone towards automated harmonic analysis of more complex music.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».