Latent Evolutionary Signatures: A General Framework for Analyzing Music and Cultural Evolution
Notice bibliographique
Résumé
Latent Evolutionary Signatures: A General Framework for Analyzing Music and Cultural Evolution © 2024 Jonathan Warrella,b,1, Leonidas Salichosa,b,e,1, Michael Ganczc,1, Mark B. Gersteina,b,d 1 equal contribution a Program in Computational Biology and Bioinformatics, Yale University, New Haven, CT 06520, USA. b Department of Molecular Biophysics and Biochemistry, Yale University, New Haven, CT 06520, USA. c Department of Music, Yale University, New Haven, CT 06520, USA. d Department of Computer Science, Yale University, New Haven, CT 06520, USA. e Department of Biological and Chemical Sciences, New York Institute of Technology, New York, NY 10023, USA. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ This repo contains optimal harmony and form+harmony based models for analyzing popular music as an evolutionary structure. Our model architecture is based on a traditional VAE, but with an energy-based prior that penalizes a measure of ‘evolutionary distance’, in this case informed by temporal distance across song release dates (see schematic below), in the latent space. The key output of each model is a set of latent ‘evolutionary signatures’, or characteristic distributions of chord/form k-mers that can be used to predict the date and genre of each song. We use the McGill Billboard corpus of popular song annotations as our database. The subdirectory ‘harmonic_formal’ contains the code for training the model based both on chord progressions and formal features. The subdirectory ‘km4’ contains the code for training the model based on chord progressions of length 4. In addition to the optimal models, we include some other configurations that we tested, including variants on the coarse-graining of formal units (models suffixed with ‘_A’, ‘_B’, and ‘_None’, referring to projection matrices A and B, where A retains formal categories that comprise the first 99% of the data, and collapses all others into a category of ‘other’; and B bins together semantically similar formal units), and different means of normalizing formal feature vector ‘X_struct,’ which in its raw form contains the counts of each formal category (models suffixed with ‘_binarized’ or ‘_zscore’ utilize these normalizations. These are contained within the ‘models’ folder of each subdirectory. Additional items of interest, including code for processing the McGill Billboard dataset, are included in the ‘supplemental’ folder. The ‘McGill-Billboard’ folder contains all raw data. All code is currently written for MatLab.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».