The Sticky Riff: Quantifying the Melodic Identities of Medieval Modes
Notice bibliographique
Résumé
Andrew Hughes' Late Medieval Liturgical Offices afforded chant scholarship more melodies than it knew what to do with. Until now, chant scholarship involving 'Big Data' usually meant comparing individual feasts to the whole corpus or looking at general trends with respect to 'word painting' or stereotyped cadences. New research presented here, using n-gram analysis, networks, and Recurrent Neural Networks (RNN) looks to the nature of the gestural components of the melodies themselves. By isolating the notes preceding, and proceeding from, the naturally occurring semitones in the medieval church modes, we find significant recurrence of particular phrases, or riffs, which we propose could have been used to help 'build modes' from the inside out. Special care needed to be brought to the question of assumed B-flats that were not given explicitly in the manuscripts represented in Hughes' work. Understanding modes not as 'scales' but as a collection of associated smaller musical gestures, has resulted in a set of recurring riffs that appear as the identifiers of their larger contexts and confirming the influence of an earlier, oral / aural culture on these late medieval chants where musical literacy was expected.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».