Zastosowanie diagramatyki w obliczeniowej analizie muzycznej

Recenzowany

Anna Maria Matuszewska


Instytut Badań Literackich, Polska Akademia Nauk (Polska)
https://orcid.org/0000-0002-3832-855X

Abstrakt

Repozytoria muzyczne zapisane w różnych formatach cyfrowych powstają z coraz większą dynamiką. Otwiera to szerokie możliwości badawcze, ale też wymaga od muzykologa nowych umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych przy użyciu narzędzi cyfrowych, które ułatwiają przeszukiwanie obszernych korpusów muzycznych i coraz bardziej efektywnie służą analizie muzyki. Jakkolwiek zaproponowano już w tym zakresie wiele rozwiązań, wciąż istnieje potencjał lepszego zharmonizowania perspektyw badawczych muzykologii i informatyki, tak by wyniki analiz obliczeniowych były bardziej jednoznaczne, zrozumiałe oraz przedstawione w sposób umożliwiający ich dalsze przekształcanie. Konieczne jest również wyjście na przeciw potrzebom muzykologów i stworzenie interfejsów dedykowanych analizie muzycznej.

Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie nowych sposobów przetwarzania, wyświetlania i rozpatrywania danych muzykologicznych. Wybrane informacje muzyczne z fug BWV 846-869 Jana Sebastiana Bacha, wygenerowane za pomocą programów Humdrum Tools, music21 i Music Processing Suite (MPS), zostały przetworzone w relacyjną bazę danych oraz zwizualizowane za pomocą tzw. dashboardów (zbiorów graficznych reprezentacji danych) z wykorzystaniem oprogramowania Tableau Public. Zastosowane w projekcie interaktywne rozwiązania zostały zaprojektowane tak, aby obliczeniową analizę uczynić możliwie intuicyjną i prostą do zaadaptowania. Proponowane dashboardy analityczne nie narzucają badaczom sztywnych reguł pracy, a możliwość rekonfiguracji przedstawionych danych i zawężenia zakresu analizy wybranego utworu do dowolnej kombinacji głosów, motywów czy taktów zapewnia możliwość eksploracji zarówno na poziomie ogólnym, jak i szczegółowym. Projekt został stworzony w oparciu o założenia rozumowania diagramatycznego zaproponowanego przez Charlesa Sandersa Peirce'a, a wielość dodatkowych opcji pozostawionych do decyzji użytkownika stwarza warunki do generowania hipotez abdukcyjnych.


Słowa kluczowe:

muzykologia obliczeniowa, interaktywna analiza muzyczna, diagramatyka

Baroni, Mario, Simon Maguire, William Drabkin. „The Concept of Musical Grammar”. Music Analysis 2, nr 2 (1983): 175–208, https://doi.org/10.2307/854248.
  Google Scholar

Bauer, Matthias, Christoph Ernst. Diagrammatik. Einführung in ein kultur- und medienwissenschaftliches Forschungsfeld. Bielefeld: transcript Verlag, 2010.
  Google Scholar

Blackwell, Alan Frank. „Metaphor in Diagrams”. Dysertacja doktorska, University of Cambridge, 1998.
  Google Scholar

Borgman, Christine L. „The Digital Future is Now: A Call to Action for the Humanities”. Digital Humanities Quarterly 3, nr 4 (2009), http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/3/4/000077/000077.html, dostęp 21 XI 2021.
  Google Scholar

Bruhn, Siglind. J.S. Bachs Wohltemperiertes Klavier Analyse und Gestaltung. Waldkirch: Edition Gorz, 2013.
  Google Scholar

Buteau, Chantal, Christina Anagnostopoulou. „Can Computational Music Analysis Be Both Musical and Computational?”. Journal of Mathematics and Music 4, nr 3 (2010): 75–83.
  Google Scholar

Cook, Nicholas. „Towards the Complete Musicologist”. W: 6th International Conference on Music Information Retrieval, London 2005, https://ismir2005.ismir.net/documents/Cook-CompleatMusicologist.pdf, dostęp 4 V 2023.
  Google Scholar

Cuthbert, Michael Scott. „music21: a Toolkit for Computer-Aided Musicology”, https://web.mit.edu/music21/, dostęp 22 I 2021.
  Google Scholar

Davis, William H. Peirce’s Epistemology. The Hague: Martinus Nijhoff, 1972.
  Google Scholar

Downie, J. Stephen. „Music Information Retrieval”. Annual Review of Information Science and Technology 37 (2003): 295–340.
  Google Scholar

Dürr, Alfred. Johann Sebastian Bach. Das Wohltemperierte Klavier. Kassel: Bärenreiter-Werkeinführungen, 2008.
  Google Scholar

Feisthauer, Laurent, Louis Bigo, Mathieu Giraud, Florence Levé. „Estimating Keys and Modulations in Musical Pieces”. W: Sound and Music Computing Conference (SMC 2020), red. Simone Spagnol, Andrea Valle. Torino 2020, https://hal.science/hal-02886399/file/2020-smc-modulations.pdf, dostęp 4 V 2023.
  Google Scholar

Giardino, Valeria. „Behind the Diagrams: Cognitive Issues and Open Problems”. W: Thinking with Diagrams. The Semiotic Basis of Human Cognition, red. Sybille Krämer, Christina Ljungberg, 77–102. Berlin: De Gruyter Mouton, 2016.
  Google Scholar

Heckmann, Harald. „Elektronische Datenverarbeitung in Musikdokumentation und Musikwissenschaft. Eine Einleitung”. W: Elektronische Datenverarbeitung in der Musikwissenschaft, red. Harald Heckmann, VII–XVII. Regensburg: Gustav Bosse Verlag, 1967.
  Google Scholar

Hoffmann, David. „Music Processing Suite”. https://www.musicprocessing.net/, dostęp 21 I 2021.
  Google Scholar

Hofmann, David M. „Music Processing Suite: A Software System for Context-based Symbolic Music Representation, Visualization, Transformation, Analysis and Generation”. Dysertacja doktorska, Hochschule für Musik Karlsruhe, 2018.
  Google Scholar

Holtzman, Steven R. „A Program for Key Determination”. Journal of New Music Research 6 (1977): 29–56.
  Google Scholar

Huron, David. „The Humdrum Toolkit for Computational Music Analysis”. https://www.humdrum.org, dostęp 22 I 2021.
  Google Scholar

Huron, David. „Humdrum Tools”. https://www.humdrum.org/tool/, dostęp 22 I 2021.
  Google Scholar

Huron, David. The New Empiricism: Systematic Musicology in a Postmodern Age. Berkeley: Ernest Bloch Lecture, 2009.
  Google Scholar

Inskip, Charles, Frans Wiering. „In Their Own Words: Using Text Analysis to Identify Musicologists’ Attitudes Towards Technology”. W: 16th International Society for Music Information Retrieval Conference, Malaga 2015, https://www.researchgate.net/publication/291096095, dostęp 4 V 2023.
  Google Scholar

Jänicke, Stefan, Greta Franzini, Muhammad Faisal Cheema, Gerik Scheuermann. „On Close and Distant Reading in Digital Humanities: A Survey and Future Challenges”. W: Eurographics Conference on Visualization (EuroVis), 2015, https://www.researchgate.net/publication/282156818, dostęp 4 V 2023.
  Google Scholar

Krämer, Sybille, Christina Ljungberg. Thinking with Diagrams. The Semiotic Basis of Human Cognition. Berlin: De Gruyter Mouton, 2016.
  Google Scholar

Krumhansl, Carol. Cognitive Foundations of Musical Pitch. Oxford: Oxford University Press, 1990 (= Oxford Psychology Series 17)..
  Google Scholar

Krupińska, Eliza. Muzyka jako forma symboliczna. Strukturalna semiotyka dzieła muzycznego. Kraków: Wydawnictwo UNUM, 2021.
  Google Scholar

Longuet-Higgins, Christopher, Mark Steedman. „On Interpreting Bach”. Machine Intelligence 6 (1971): 221–241.
  Google Scholar

Madsen, Soren Tjagvad, Gerhard Widmer. „Key-finding with Interval Profiles”. W: International Computer Music Conference, Copenhagen 2007, https://www.researchgate.net/publication/253466703, dostęp 4 V 2023.
  Google Scholar

Matuszewska, Anna, Christoph Seibert. „Diagrammatic Analysis of J.S. Bach’s The Well-Tempered Clavier Fugues, BWV 846–851”. W: Music Encoding Conference Proceedings, Alicante 2021, https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/123680/1/proceedings_book_mec21-bookmarks-159-166.pdf, dostęp 4 V 2023.
  Google Scholar

Morehen, John, Ian Bent. „Computer Applications in Musicology”. The Musical Times 120, nr 1637 (1979): 563–566, https://www.jstor.org/stable/963094, dostęp 4 V 2023.
  Google Scholar

Nápoles López, Néstor, Arthur Claire, Ichiro Fujinaga. „Key-finding Based on a Hidden Markov Model and Key Profiles”. W: International Workshop on Digital Libraries for Musicology, Delft 2019, https://napulen.github.io/media/justkeydding/napoles19key.pdf, dostęp 4 V 2023.
  Google Scholar

Nepomuceno-Fernández, Ángel, Fernando Soler-Toscano, Fernando R. Velázquez-Quesada. „The Fundamental Problem of Contemporary Epistemology”. W: Teorema: Revista Internacional de Filosofía 33, nr 2 (2014): 89–103.
  Google Scholar

Neuwirth, Markus, Martin Rohrmeier. „Wie wissenschaftlich muss Musiktheorie sein? Chancen und Herausforderungen musikalischer Korpusforschung”. Zeitschrift der Gesellschaft für Musiktheorie 13, nr 2 (2016): 171–193, https://doi.org/10.31751/915, dostęp 4 V 2023.
  Google Scholar

Ortloff, Anna-Marie, Maximiliane Windl, Lydia Güntner, Thomas Schmidt. „Towards a Graphical User Interface for Quantitative Analysis in Digital Musicology”. W: Mensch und Computer 2019 – Workshopband. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V., 2019, https://doi.org/10.18420/muc2019-ws-568.
  Google Scholar

Peirce, Charles S., „Critical Logic. Part B. Ampliative Reasoning”. W: The Collected Papers of Charles Sanders Peirce [1866–1913]. T. 2, Elements of Logic, red. Charles Hartshorne, Paul Weiss, 267. Cambridge: Harvard University Press, 1932.
  Google Scholar

Peirce, Charles S., „Lectures on Pragmatism. Lecture VI: Three Types of Reasoning”. W: The Collected Papers of Charles Sanders Peirce [1866–1913]. T. 5, Pragmatism and Pragmaticism, red. Charles Hartshorne, Paul Weiss, 171. Cambridge: Harvard University Press 1934.
  Google Scholar

Sapp, Craig Stuart. „Computational Methods for the Analysis of Musical Structure”. Dysertacja doktorska, Stanford University, 2011.
  Google Scholar

Sapp, Craig Stuart. „Kern Scores”. http://kern.ccarh.org/, dostęp 21 I 2021.
  Google Scholar

Sapp, Craig Stuart. „mkeyscape manpage”. http://extras.humdrum.org/ man/mkeyscape/, dostęp 21 I 2021.
  Google Scholar

Sapp, Craig Stuart. „Visual Hierarchical Key Analysis”. Computers in Entertainment 3 (2005): 1–19.
  Google Scholar

Shaffer, Kris. „What is Computational Musicology?”. https://kshaffer.github.io/2016/01/computational-musicology/, dostęp 10 XI 2022.
  Google Scholar

Selleck, John, Robert Bakeman. „Procedures for the Analysis of Form: Two Computer Applications”. Journal of Music Theory 9, nr 2 (1965): 281–293.
  Google Scholar

Shin, Sun-Joo. „The Role of Diagrams in Abductive Reasoning”. W: Thinking with Diagrams: The Semiotic Basis of Human Cognition, red. Sybille Krämer, Christina Ljungberg, 57–76. Berlin: De Gruyter Mouton, 2016.
  Google Scholar

Stjernfelt, Frederik. Diagrammatology. An Investigation on the Borderlines of Phenomenology, Ontology, and Semiotics. New York: Springer, 2007.
  Google Scholar

Tableau Software. „Tableau Public”. https://public.tableau.com/en-us/s/, dostęp 22 I 2021.
  Google Scholar

Temperley, David. „What’s Key for Key? The Krumhansl-Schmuckler Key-finding Algorithm Reconsidered”. Music Perception: An Interdisciplinary Journal 17, nr 1 (1999): 65–100, https://doi.org/10.2307/40285812, dostęp 4 V 2023.
  Google Scholar

Urbański, Mariusz. Rozumowania abdukcyjne. Modele i procedury. Poznań: Wydawnictwo Naukowe UAM, 2009.
  Google Scholar

Warwick, Claire, Melissa Terras, Paul Huntington, Nikoleta Pappa. „If you build it will they come? The LAIRAH Study: Quantifying the Use of Online Resources in the Arts and Humanities through Statistical Analysis of User Log Data”. Literary and Linguistic Computing 23, nr 1 (2008): 85–102.
  Google Scholar

Vercoe, Barry. „Review of The Computer and Music by Harry B. Lincoln”. Perspectives of New Music 9/10 (1971): 323–330, https://doi.org/10.2307/832150.
  Google Scholar

Volk, Anja, Aline Honingh. „Mathematical and Computational Approaches to Music: Challenges in an Interdisciplinary Enterprise”. Journal of Mathematics and Music 6, nr 2 (2012): 73–81, https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17459737.2012.704154, dostęp 4 V 2023.
  Google Scholar

Volk, Anja, Frans Wiering, Peter van Kranenburg. „Unfolding the Potential of Computational Musicology”. W: Proceedings of the 13th International Conference on Informatics and Semiotics in Organisations, 137–144. Leeuwarden: Fryske Akademy, 2011.
  Google Scholar

Zahrotun, Lisna. „Comparison Jaccard Similarity, Cosine Similarity and Combined Both of the Data Clustering with Shared Nearest Neighbor Method”. Computer Engineering and Applications 5, nr 1 (2016): 11–18.
  Google Scholar

Pobierz


Opublikowane
2023-07-17 — zaktualizowane 2024-07-18

Cited By / Share

Matuszewska, A. M. (2024). Zastosowanie diagramatyki w obliczeniowej analizie muzycznej . Muzyka, 68(2), 94–117. https://doi.org/10.36744/m.1773 (Original work published 17 lipiec 2023)

Autorzy

Anna Maria Matuszewska 

Instytut Badań Literackich, Polska Akademia Nauk Polska
https://orcid.org/0000-0002-3832-855X

Statystyki

Abstract views: 114
PDF downloads: 170


Licencja

Prawa autorskie (c) 2023 Anna Maria Matuszewska

Creative Commons License

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe.

Autor udziela wydawcy niewyłącznej i nieodpłatnej licencji (CC BY 4.0) na wykorzystanie tekstu w „Muzyce”, zachowuje nieograniczone prawa autorskie i zobowiązuje się do podawania miejsca pierwodruku w „Muzyce” przy ponownym wykorzystaniu artykułu (umowa licencyjna do pobrania). Zgłaszając artykuł do publikacji, autor wyraża zgodę na jego udostępnianie na licencji CC BY 4.0.

Do zeszytu 3/2022 włącznie artykuły publikowane były na licencji CC BY-NC-ND 4.0. W tym okresie autorzy/ki udzielali wydawcy niewyłącznej i nieodpłatnej licencji (CC BY-ND 4.0) na wykorzystanie tekstu w „Muzyce”, zachowywali nieograniczone prawa autorskie, ale zobowiązywali się do podawania miejsca pierwodruku przy ponownym wykorzystaniu artykułu.