Beatmatching in DJing : An analysis of temporal coordination using electroencephalogram (EEG), motion capture, and audio analysis
Notice bibliographique
Résumé
DJing is a sophisticated musical skill involving complex temporal perception and active manipulation of multiple, often polyrhythmic patterns simultaneously. In the process of beatmatching, DJs synchronise two different records that are out of phase or playing at different tempo. This is an embodied, dynamic activity relying on a coordinated system of processes in the body, the brain, the turntables and the sonic patterns in the music. The aim of this work is to explore the interactions occurring between these dynamic processes and to compare them over a set of behaviours commonly exhibited during beatmatching. We collected 121 audio, EEG, and motion capture data from 28 DJs. The task was to beatmatch two tracks initially playing at different phases (shifted one sixth of a bar) or tempi (130 vs 135 bpm) using digital turntables with the automatic sync function turned off. We then extracted a phase representation for each dataset to study synchronisation between the two tracks and body movement. In initial analysis of the audio, we extracted the dynamic changes to the tracks over time, identifying windows of distinct behaviour. In the movement data, we identified associated windows of rhythmic movement locked to the beat. Together, these analyses provide a clear picture of the behavioural modes. Using these results, we then compared functional neural connectivity across different behavioural modes including slip cueing, nudging the platter, adjusting the pitch control, and monitoring the resulting mix. In this poster, we will present preliminary EEG analyses relating the combined audio and motor modes to features of the functional networks. This research has potential to improve understanding of the role of movement, brain states, and their interactions in coordinating the beatmatching process. More broadly, this work supports an embodied approach to studying how humans coordinate complex rhythmic behaviours to complex rhythmic stimuli in their environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».