論文の概要: In-depth analysis of music structure as a self-organized network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13631v1
• Date: Tue, 21 Mar 2023 08:39:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-31 16:28:27.447322
• Title: In-depth analysis of music structure as a self-organized network
• Title（参考訳）: 自己組織化ネットワークとしての音楽構造の深部分析
• Authors: Ping-Rui Tsai and Yen-Ting Chou and Nathan-Christopher Wang and Hui-Ling Chen and Hong-Yue Huang and Zih-Jia Luo and Tzay-Ming Hong
• Abstract要約: 音声をテキストにエンコードする Essential Element Network (EEN) というアルゴリズムを導入する。 ネットワークは、スケール、時間、ボリュームの相関を計算して得られる。 我々はこれらの符号化された単語を時空間にマッピングし、音楽の深い構造における構文を体系的に整理するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.988019665750633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Words in a natural language not only transmit information but also evolve with the development of civilization and human migration. The same is true for music. To understand the complex structure behind the music, we introduced an algorithm called the Essential Element Network (EEN) to encode the audio into text. The network is obtained by calculating the correlations between scales, time, and volume. Optimizing EEN to generate Zipfs law for the frequency and rank of the clustering coefficient enables us to generate and regard the semantic relationships as words. We map these encoded words into the scale-temporal space, which helps us organize systematically the syntax in the deep structure of music. Our algorithm provides precise descriptions of the complex network behind the music, as opposed to the black-box nature of other deep learning approaches. As a result, the experience and properties accumulated through these processes can offer not only a new approach to the applications of Natural Language Processing (NLP) but also an easier and more objective way to analyze the evolution and development of music.
• Abstract（参考訳）: 自然言語の言葉は情報を伝達するだけでなく、文明や人的移住の発展とともに進化する。 同じことが音楽にも当てはまる。 音楽の背後にある複雑な構造を理解するため,音声をテキストにエンコードする Essential Element Network (EEN) というアルゴリズムを導入した。 ネットワークは、スケール、時間、ボリュームの相関を計算することによって得られる。 クラスタリング係数の周波数とランクに対して,EENを最適化してZipfs法則を生成することにより,意味関係を単語として生成し,考察することができる。 符号化された単語を時空間にマッピングすることで,音楽の深部構造における構文を体系的に整理する。 我々のアルゴリズムは、他の深層学習手法のブラックボックスの性質とは対照的に、音楽の背後にある複雑なネットワークの正確な記述を提供する。 その結果、これらのプロセスを通じて蓄積された経験と特性は、自然言語処理(NLP)の応用に対する新しいアプローチを提供するだけでなく、音楽の進化と発展を分析するためのより簡単で客観的な方法を提供することができる。

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