論文の概要: Towards Cross-Cultural Analysis using Music Information Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12588v1
- Date: Wed, 24 Nov 2021 16:05:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-25 17:09:28.516035
- Title: Towards Cross-Cultural Analysis using Music Information Dynamics
- Title（参考訳）: 音楽情報ダイナミクスを用いたクロスカルチャー分析に向けて
- Authors: Shlomo Dubnov, Kevin Huang and Cheng-i Wang
- Abstract要約: 異なる文化の音楽は、2つの面で異なるスタイルのコンベンションを持つことによって異なる美学を確立する。
本稿では,これら2つの側面に着目し,異なる文化の楽曲を定量的に比較する枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4517333921953215
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A music piece is both comprehended hierarchically, from sonic events to
melodies, and sequentially, in the form of repetition and variation. Music from
different cultures establish different aesthetics by having different style
conventions on these two aspects. We propose a framework that could be used to
quantitatively compare music from different cultures by looking at these two
aspects.
The framework is based on an Music Information Dynamics model, a Variable
Markov Oracle (VMO), and is extended with a variational representation learning
of audio. A variational autoencoder (VAE) is trained to map audio fragments
into a latent representation. The latent representation is fed into a VMO. The
VMO then learns a clustering of the latent representation via a threshold that
maximizes the information rate of the quantized latent representation sequence.
This threshold effectively controls the sensibility of the predictive step to
acoustic changes, which determines the framework's ability to track repetitions
on longer time scales. This approach allows characterization of the overall
information contents of a musical signal at each level of acoustic sensibility.
Our findings under this framework show that sensibility to subtle acoustic
changes is higher for East-Asian musical traditions, while the Western works
exhibit longer motivic structures at higher thresholds of differences in the
latent space. This suggests that a profile of information contents, analyzed as
a function of the level of acoustic detail can serve as a possible cultural
characteristic.
- Abstract（参考訳）: 楽曲は、ソニックなイベントからメロディまで、繰り返しやバリエーションの形で階層的に、順次、階層的に解釈される。
異なる文化の音楽は、これら2つの側面に異なるスタイル慣習を持つことによって、異なる美学を確立します。
本稿では,これら2つの側面に着目し,異なる文化の楽曲を定量的に比較する枠組みを提案する。
このフレームワークは、可変マルコフOracle(VMO)である音楽情報ダイナミクスモデルに基づいており、オーディオの変分表現学習によって拡張されている。
変分オートエンコーダ(VAE)は、音声断片を潜在表現にマッピングするために訓練される。
潜在表現はVMOに入力される。
VMOは、量子化された潜在表現シーケンスの情報レートを最大化する閾値を介して潜在表現のクラスタリングを学習する。
この閾値は音響変化に対する予測ステップの感度を効果的に制御し、より長い時間スケールで繰り返しを追跡するフレームワークの能力を決定する。
このアプローチは、音響感受性のレベルごとに音楽信号の全体的情報内容のキャラクタリゼーションを可能にする。
この枠組みの下での知見は,東アジア音楽の伝統において微妙な音響変化に対する感受性は高く,西欧の作品は潜在空間の差のより高い閾値でより長いモチーフ構造を示すことを示している。
このことは,音響的詳細度の関数として分析された情報内容のプロファイルが,文化的特徴として考えられることを示唆している。
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