ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2021
  4. 2021-MUS-132

暗意-実現モデルに基づく旋律情報量の予備的検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212833
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212833
4d414d95-8a1f-4f79-8aff-1875bcbd2349
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS21132009.pdf IPSJ-MUS21132009.pdf (800.4 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-09-09
タイトル
タイトル 暗意-実現モデルに基づく旋律情報量の予備的検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 楽曲の分析
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
公立はこだて未来大学大学院
著者所属
公立はこだて未来大学大学院
著者所属
公立はこだて未来大学大学院
著者所属
公立はこだて未来大学大学院
著者所属(英)
en
Future University Hakodate
著者所属(英)
en
Future University Hakodate
著者所属(英)
en
Future University Hakodate
著者所属(英)
en
Future University Hakodate
著者名 山内, 拓真

× 山内, 拓真

山内, 拓真

Search repository
能登, 楓

× 能登, 楓

能登, 楓

Search repository
竹川, 佳成

× 竹川, 佳成

竹川, 佳成

Search repository
平田, 圭二

× 平田, 圭二

平田, 圭二

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本論文では,期待と逸脱を表現する旋律の複雑さという心理量の定量化として,暗意-実現モデルに基づいたシンボル列に対する旋律情報量を検討する.暗意-実現モデルは,音楽聴取における期待の発生とその逸脱をシンボルで表現する音楽理論である.期待実現のシンボルに対しては予測の容易性をもとに音数や音価,シンボルの傾きを考慮した定式化を行う.期待逸脱のシンボルに対しては,音程の大きさや方向に基づく原理を基準とした逸脱の程度を考慮した定式化を行う.そして,旋律の複雑さの定量化として認知的リアリティをもった情報量に向けての課題点について議論する.次に,情報量適用の対象として,音楽理論 GTTM に基づく旋律簡約に着目する.旋律簡約で失われた情報を音高差分の旋律として捉え,失われた情報の複雑さを暗意-実現モデルに基づく情報量で表現することを検討する.その結果から,GTTM と暗意-実現モデルを簡約により結びつける概念 Reduction flex を定義する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10438388
書誌情報 研究報告音楽情報科学(MUS)

巻 2021-MUS-132, 号 9, p. 1-8, 発行日 2021-09-09
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8752
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 17:21:27.992123
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3