Musical scales optimize pitch spacing: a global analysis of traditional vocal music
Notice bibliographique
Résumé
The dominant model of musical scales in academic theories is derived from instrument tunings. However, the study of vocal scales – most especially in indigenous cultures – has been all but ignored. The voice is almost certainly the original musical instrument, and so an analysis of vocal scales provides a more naturalistic means of understanding the evolution of music. In particular, we explore the idea that the structure of musical scales is a reflection of the vocal imprecision inherent in the way that people sing, regardless of culture. To investigate this issue globally, we carried out a large-scale computational analysis of 418 ethnographic field recordings of vocal songs from indigenous/traditional cultures, spanning the 10 principal musical-style regions of the world, analyzing the number of pitch-classes, the number of interval-classes, the pitch-class distribution, the scale intervals, and scale typology. The results revealed that vocal scales have reliably larger intervallic spacings between pitch-classes than do theory-based and instrumental scales in Western culture. In addition, the mean interval-size of the scales was significantly correlated with people’s imprecision in singing pitches across the world regions. These results lend support to a physiological model in which musical scales optimize pitch spacing in order to accommodate the imprecision inherent in vocal production and thereby maintain distinguishability between pitch-classes during musical communication.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».