論文の概要: Dorabella Cipher as Musical Inspiration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17950v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 16:09:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.486332
• Title: Dorabella Cipher as Musical Inspiration
• Title（参考訳）: 音楽の吸音としてのドラベラ暗号
• Authors: Bradley Hauer, Colin Choi, Abram Hindle, Scott Smallwood, Grzegorz Kondrak,
• Abstract要約: ドーラベラは暗号化音楽を表すという仮説を考察する。 我々は音質の解読を行い、それを芸術的な作曲を通して聴取可能なメロディに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.92906405914998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The Dorabella cipher is an encrypted note written by English composer Edward Elgar, which has defied decipherment attempts for more than a century. While most proposed solutions are English texts, we investigate the hypothesis that Dorabella represents enciphered music. We weigh the evidence for and against the hypothesis, devise a simplified music notation, and attempt to reconstruct a melody from the cipher. Our tools are n-gram models of music which we validate on existing music corpora enciphered using monoalphabetic substitution. By applying our methods to Dorabella, we produce a decipherment with musical qualities, which is then transformed via artful composition into a listenable melody. Far from arguing that the end result represents the only true solution, we instead frame the process of decipherment as part of the composition process.
• Abstract（参考訳）: ドラベラ暗号(英: Dorabella cipher)は、イギリスの作曲家エドワード・エルガー(Edward Elgar)が1世紀以上にわたって解読を試みてきた暗号文である。 提案手法の多くは英語のテキストであるのに対し,ドーラベラは暗号化された音楽を表すという仮説を考察する。 我々は、仮説の証拠と反対の証拠を重み付け、単純化された音楽記法を考案し、暗号からメロディを再構築しようと試みる。 本手法は, モノアルファベティック置換法を用いて, 既存の音楽コーパスを符号化したn-gramの楽曲モデルである。 ドラベラに手法を適用することで、音楽的品質の解読を行い、それを巧妙な作曲を通して聴取可能なメロディに変換する。 結果が唯一の真の解であると主張するのではなく、むしろ合成過程の一部として解読の過程をフレーム化する。

関連論文リスト

• Melody-Lyrics Matching with Contrastive Alignment Loss [11.986224119327387]
  テキストソースから与えられた記号的なメロディの歌詞を検索する新しいタスクであるメロディ・歌詞マッチング(MLM)を提案する。 メロディと歌詞のアライメント損失を対比した自己教師付き表現学習フレームワークを提案する。 我々は,メロディとコヒーレントで歌いやすい歌詞を経験的結果と直感的な例でマッチングできることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-31T19:23:57Z)
• REFFLY: Melody-Constrained Lyrics Editing Model [50.03960548399128]
  本稿では,旋律に沿った歌詞を編集・生成する最初のフレームワークであるREFFLYを紹介する。 合成したメロディ対応歌詞データセットを用いて歌詞修正モジュールを訓練する。 そこで本研究では,意味的意味と音楽的一貫性の両立を目的とした学習自由度を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T23:22:34Z)
• Unsupervised Melody-to-Lyric Generation [91.29447272400826]
  本稿では,メロディ・歌詞データを学習することなく高品質な歌詞を生成する手法を提案する。 我々は、メロディと歌詞のセグメンテーションとリズムアライメントを利用して、与えられたメロディをデコード制約にコンパイルする。 我々のモデルは、強いベースラインよりもオントピー的、歌いやすく、知性があり、一貫性のある高品質な歌詞を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T17:20:25Z)
• Translate the Beauty in Songs: Jointly Learning to Align Melody and Translate Lyrics [38.35809268026605]
  本稿では,自動翻訳の総合解として,Lyrics-Melody Translation with Adaptive Grouping (LTAG)を提案する。 これは、ソース歌詞を同時に翻訳し、各デコードステップでアライメントノートの数を決定することができる、新しいエンコーダ/デコーダフレームワークである。 英語と中国語の歌の翻訳データセットで行った実験は、自動評価と人的評価の両方において、我々のモデルの有効性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T03:17:59Z)
• Melody transcription via generative pre-training [86.08508957229348]
  メロディの書き起こしの鍵となる課題は、様々な楽器のアンサンブルや音楽スタイルを含む幅広いオーディオを処理できる方法を構築することである。 この課題に対処するために、広帯域オーディオの生成モデルであるJukebox(Dhariwal et al. 2020)の表現を活用する。 広義音楽のクラウドソースアノテーションから50ドル(約5,400円)のメロディ書き起こしを含む新しいデータセットを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-04T18:09:23Z)
• Re-creation of Creations: A New Paradigm for Lyric-to-Melody Generation [158.54649047794794]
  Re-creation of Creations (ROC)は、歌詞からメロディ生成のための新しいパラダイムである。 ROCは、Lyric-to-Meody生成において、優れたLyric-Meody特徴アライメントを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-11T08:44:47Z)
• A-Muze-Net: Music Generation by Composing the Harmony based on the Generated Melody [91.22679787578438]
  ピアノ音楽のMidiファイルを生成する方法を提案する。 この方法は、左手を右手に固定した2つのネットワークを用いて、左右の手をモデル化する。 ミディは音階に不変な方法で表現され、メロディはハーモニーを調和させる目的で表現される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T09:45:53Z)
• Can Sequence-to-Sequence Models Crack Substitution Ciphers? [15.898270650875158]
  最先端の解読法は、ビームサーチとニューラルネットワークモデルを用いて、与えられた暗号に対する候補仮説を評価する。 提案手法は明示的な言語識別を伴わずにテキストを解読でき,雑音に対して頑健であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-30T17:16:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。