Finding Grammar in Music by Evolutionary Linguistics
Finding Grammar in Music by Evolutionary Linguistics
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通过进化语言学寻找音乐中的语法
DOI：
10.1109/kicss45055.2018.8950553
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
S. Tojo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
H. Sudo;Masaya Taniguchi;S. Tojo
在本文中，我们假设音乐的进行规则是在上下文无关语言的子类中，我们让计算机自主地找到它们。我们使用Simon Kirby的迭代学习模型（ILM），并询问计算机是否可以找到我们共同的音乐知识，以及计算机是否可以独立于我们的音乐知识创作音乐。在这项研究中，我们展示了一组在Burgmüller的25首练习曲中按节拍发现的规则。虽然树中的许多类别看起来是多余的和无用的，但其中一些类别反映了可能的进展，这与我们人类的直觉非常吻合。与其他基于语法的音乐形式主义相比，这个实验有几个优点。一是我们不需要事先提供字典。二是排除了对创造力定义的人为直觉偏见。
In this paper, we assume that the progression rules of music are in a subclass of context-free language, and we let computers find them autonomously. We employ the Iterated Learning Model (ILM) by Simon Kirby, and ask if the computer can find a music knowledge that is common to us, and also if the computers can compose music independently of our music knowledge. In this research, we have shown an example set of rules found in the 25 études of Burgmüller by beat. Although many of categories in the tree seem redundant and futile, some of them reflect probable progressions, which well match with our human intuition. This experiment has several virtues compared with other grammar-based formalism for music. One is that we do not need to provide a dictionary beforehand. The other is that we can exclude the human-biased intuition, which had hindered the definition of creativity.
GTTM - 音调音乐生成理论
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作者：
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