Metric Accent Affects Perception of Key Center in Pop-Music Chord Loops
Notice bibliographique
Résumé
Looped chord progressions in popular music can often be heard as having multiple plausible key centers. In a series of two experiments, we investigate meter’s role as an orienting force within these progressions. Both experiments presented listeners with a progression that looped the C major, F major, A minor, and G major triads, a series that could plausibly be heard in multiple keys. While the ordering of the triads remained constant across trials, we modified which chord began the loop, thus altering the placement of the initiating metric accent. In Experiment 1, participants heard the loop followed by a probe chord and were asked to rate the probe’s stability, a proxy for identifying a key center. In Experiment 2, participants saw a notated loop and were asked to select the most stable chord. We found a significant effect of metric position and chord identity, with participants rating metric accents and the C major triad as the most stable/centric event. We use these findings to create an algorithmic key-finding model that incorporates both pitch and metric information. Our study argues that metric position has a strong influence on key perception in popular music, challenging an inherited Western art music bias toward purely pitch-based understandings of musical key.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».