공통 멜로디를 공유하는 노래는 동일한 멜로디 계열에 속합니다. Berit Janssen은 Meertens Institute에서 Liederbank의 멜로디 계열에 대한 연구를 수행했습니다. 그녀는 멜로디에서 반복되는 요소를 감지하는 컴퓨터 프로그램을 개발했습니다.
최근 네덜란드에 여자가 있었어요를 검색하신 분은 수십 건의 조회수를 찾습니다. 같은 노래의 다른 소스뿐만 아니라 같은 멜로디에 대한 다른 많은 텍스트도 있습니다.여기에서 Groenewout까지, 이 달콤한 크리스마스 시간에, 어린 Jan의 이야기를 들어보세요, 최근에 Molenaarszoon이 있었습니다 등등. 이 노래들은 모두 같은 멜로디 계열에 속합니다. 따라서 이 두 곡은 네덜란드 노래 은행에서 서로 연결되어 있습니다.
PhD 학생 Berit Janssen은 관계가 어떻게 형성되었는지 설명합니다. 한편으로는 Liederbank의 직원이 자신의 청각을 바탕으로 유사점을 발견했고 다른 한편으로는 컴퓨터를 통해 유사점을 발견했습니다. 동료 Peter Kranenburg는 악보를 기반으로 비교하는 소위 멜로디 검색 엔진을 개발했습니다. 이런 식으로 육안으로는 바로 감지되지 않았던 유사점도 감지되었습니다.
멜로디 계열은 Janssen 연구의 출발점이 되었습니다. 그녀가 대답하고 싶었던 주요 질문은 '한 가족의 모든 노래에서 어떤 모티브를 찾을 수 있는가?'였습니다. 모티프는 음악 문장 분석에서 가장 작은 단위입니다.
컴퓨터 대 인간
하지만 그 질문은 대답하기 쉽지 않은 것으로 드러났다. Janssen:“예를 들어, 저는 하나의 멜로디로 된 15가지 버전의 민요를 가지고 있었고, 그 나라의 여러 지역에서 녹음되었으며 모두 악보로 표기되었습니다. 일반적으로 두 개는 동일하지 않습니다. 2~3음의 짧은 모티프에도 이미 작은 변화가 있습니다.”
그녀가 처음에 사용한 컴퓨터 기술은 동일한 조각만 가져올 수 있었기 때문에 작동하지 않았습니다. 그래서 그녀는 다른 접근 방식을 선택했습니다. 그녀는 약간의 변형이 있는 특정 멜로디 조각이 다양한 변형에서 얼마나 자주 발생하는지 컴퓨터로 분석했습니다. 이를 위해 그녀는 먼저 전문가에게 멜로디 변형의 단편이 서로 유사한지 평가하도록 했습니다. 그런 다음 Janssen은 컴퓨터 모델에서 선택한 내용을 모방하려고 했습니다. 이런 방식으로 인간의 귀에 너무 많은 시간이 소요되는 컴퓨터를 사용하여 대규모 연구를 수행하는 것이 가능해졌습니다.
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알 수 없는 노래
그런 다음 그녀는 표기법을 기반으로 1,700개의 멜로디를 컴퓨터에 비교하게 했습니다. 노래는 모두 Meertens Tune Collections의 일부인 민요 모음에서 나온 것입니다. 이러한 노래의 대부분은 당시 라디오 프로그램 Onder de Groene Linde를 위해 Wil Scheepers와 Ate Doornbosch가 수집한 것입니다. 1950년대에 연구자들은 전국 각지의 사람들에 대해 수백 건의 소위 "현장 기록"을 만들었습니다. 또한 이 컬렉션에는 19세기와 20세기 노래책에 수록된 동일한 노래의 버전도 포함되어 있습니다.
박사 과정 학생 자신은 연구의 이 단계에서 방법 개발에 무의식적으로 영향을 미치지 않기 위해 가능한 한 노래를 듣지 않으려고 노력했습니다. “나중에 컴퓨터가 골라낸 안정적인 멜로디 조각을 확인했어요. 그런데 그 1700곡 중 50곡 정도만 들었어요.” 옛날 옛적에 소녀가 있었다 등 잘 알려진 노래도 있습니다. 또는 Kortjakje는 항상 아프다 그러나 대다수는 알려지지 않았습니다. 현장 연구원들에게 이 노래를 불러준 사람들은 자신들의 아이들에게 이 노래를 물려주지 않았다고 연구원은 설명한다. “그들은 이 녹음에서만 살아남았습니다.”
인간의 인지
컴퓨터의 도움으로 Janssen은 다른 것보다 더 자주 발생하는 멜로디 조각을 발견했습니다. 그런 다음 그녀는 이러한 조각의 특성을 알고 싶었습니다. 즉, 어떤 비트가 당신의 머릿속에 더 잘 남아있나요? 이것이 인간의 인지가 들어오는 곳입니다. 결국, 노래 사이의 변화는 구전으로 설명될 수 있습니다. 기억하기 쉬운 부분은 노래 버전에서 더 자주 발견됩니다.
Janssen은 멜로디 내 위치(처음 부분의 단편이 더 잘 붙을 수 있기 때문에), 멜로디 내 반복 여부, 길거나 짧은 음 조합(짧은 것이 더 쉬움), 그 자체로 나타나는 조합 등 5가지 예측 변수를 제시했습니다. 반복되는 패턴이 있습니다(예를 들어 최근에 여자가 사라졌습니다라는 문장의 멜로디에서처럼). ). 그러나 음악적 기대와의 연관성은 음악 조각이 더 잘 기억되는지 여부를 예측할 수도 있습니다.
놀랍게도 이 다섯 가지 요인의 조합이 가장 좋은 예측 변수인 것으로 나타났습니다. 박사과정 지원자는 이런 일이 일어날 것을 즉시 인식하지 못했습니다. “음악 자체 외에도 노래의 구두 전달에 영향을 미치는 다양한 요소가 너무 많습니다. 예를 들어, 당신이 좋아하거나 더 자주 듣는 사람들의 버전을 채택할 가능성이 더 높을 수 있습니다. 나는 내 연구에서 이러한 종류의 요인을 모두 측정할 수 없었습니다. 그러므로 음악적 특성만을 토대로 어떤 멜로디 조각이 보존될지 여기서 예측할 수 있다는 것은 매우 흥미롭습니다.”
