Modeling and Perception of Melodic Contour Families
Notice bibliographique
Résumé
Pitch contour is a defining feature of individual melodies and also melodic families, which are important for motivic development. Previous studies show that listeners are sensitive to melodic contour, and music theorists have created mathematical models of contour similarity. However, this research has compared only melodies with the same number of notes, even though melodic families often include longer and shorter members. A recent music-theoretical model by Wallentinsen (2022) overcomes this limitation, using fuzzy set theory to account for familial relationships among contours with varied lengths. We conducted three experiments where participants heard a family of six reference melodies followed by one test melody. They judged the test melody as same or different from the reference family (Experiment 1) or rated its similarity to the reference family (Experiments 2 and 3). We varied the number of contour changes and, in Experiment 3, the melodies’ length. Listeners were accurate and consistent in their judgments of contour similarity and family membership, and Wallentinsen’s model predicted their ratings of family membership. These results suggest that listeners attend to similarities in contour and can group melodies into families despite variations in melodic cardinality.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».