Neljännen luennon ppt-kalvot löytyvät tästä
TKAvustMusTutk060203b.pdf. (b-versio...)
Sävelluokkajoukosta intervalliluokkavektorin laskeva skripti löytyy tästä:
icv_skripti.rtf
Saman asian voisi tehdä tyylikkäämmin, mutta jos joku haluaa kokeilla, voi ajaa funktion "icv2" R:ään ja sitten kokeilla kirjoittaa komentoriville jotain tämän tapaista:
icv2(c(0,4,7,10,4,0,7))
ja saa tulokseksi C-dominanttiseptimisoinnun intervalliluokkavektorin.
* * *
Ensi kerrasta lähtien koetan edetä hiukan lunkimmin... Tutustumme funktion tekemiseen ja ajattelin, että malliksi voisimme luoda funktion, joka laskee yksinkertaisella periaatteella sävelluokkien perusteella tonaalisuusarvioita. Tällainen funktio vaatii muutaman rivin, ei enempää. Voimme käyttää siinä apunamme nk. Krumhansl-Kessler -profiileja (joihin Jopi viittasi tunnin jälkeen... ;-)
Joku voisikin tehdä sointuanalyysin Solagen sävellyksestä, jos saa sen käsiinsä jostain?
Tässä linkki Juhan mainitsemaan artikkeliin, jossa Coltranen improvisaatioita on analysoitu markovin ketjujen avulla.
http://scholar.lib.vt.edu/theses/available/etd-61098-131249/unrestricted/dmfetd.pdf
Teksti on laaja, mutta koetan perehtyä siihen heti kun ehdin. Ohessa pari linkkiä lyhyisiin teksteihin, joista käy ilmi, että markovin ketjujen soveltaminen musiikin analysoimiseen on periaatteiltaan sinänsä melko yksinkertainen ja selkeä juttu.
http://www.music-cog.ohio-state.edu/Music829D/Notes/Infotheory.html
http://journal-ci.csse.monash.edu.au/ci/vol03/mccorm/mccorm.html
Etenkin tästä jälkimmäisestä linkistä löytyvän tekstin luvussa "Representations for Music Composition" ja sen alaluvussa "Markov Models "on havainnollinen kuva siitä, mistä markovin ketjuissa on kysymys. Esimerkkinä on melodian "Maijal oli karitsa" pohjalta tehty nk. "siirtymätodennäköisyysmatriisi". Kyseessä on ns. "1st order model". En ole tällä periaatteella musiikkia juurikaan analysoinut (yhtä lyhyttä Kalifornian keikkaa lukuunottamatta), mutta minua kiinnostaisi tehdä analyyseja esim. eri säveltäjien melodioiden pohjalta ja sitten jollain "etäisyysmitalla" verrata syntyviä siirtymätodennäköisyysmatriiseja. Palaan tähän asiaan seuraavalla luennolla. Jos ehditte ja jota kiinnostaa, lukekaa tuo jälkimmäinen artikkeli. Se ei ole pitkä. Jo pelkästään tuon mainitsemani kuvan tarkasteleminen saattaa tehdä idean selväksi. Kyseisessä tekstissä puhutaan lähinnä algoritmisesta säveltämisestä, jota edeltää tietyn tyylisen musiikin analyysi. Markovin ketjujen avulla pystytään tuottamaan samantyylistä musiikkia. Kyseessä on yksi eniten käytetyistä keinoista algoritmisen säveltämisen piirissä. Me voisimme keskittyä tässä vaiheessa vain analyysiin...
Tälle sivulle voi kirjoittaa kommenttejaan klikkaamalla Comments-tekstiä näiden kirjoitusten lopussa, kynä-symbolin vieressä.
Friday, January 27, 2006
Sävelnimet sävelluokiksi ja midisävelkorkeuksiksi
Oheisessa tekstitiedostossa vielä luentokalvoilla ollut skripti, jonka piti muuttaa sävelnimet sävelluokiksi ja midisävelkorkeuksiksi ja "hiukan" pidempi, mutta periaatteiltaan paljon yksinkertaisempi skripti samaan hommaan, jos copy-pastaaminen ei onnistu suoraan pdf:stä. Tästä se näyttäisi onnistuvan molemmilla vaihtoehdoilla.
V4_skripti
Ohessa vielä kommentit tuohon monimutkaiseen, tiiviiseen skriptiin.
V4 skriptin selitys
V4_skripti
Ohessa vielä kommentit tuohon monimutkaiseen, tiiviiseen skriptiin.
V4 skriptin selitys
Thursday, January 26, 2006
3. luento 27.1.2006
Seuraavan luennon ppt-kalvot pdf:nä
TKAvustMusTutk060127.pdf
Ohessa linkki tiedostoon, jota käsittelemme tunnilla. Kyseessä on Solage-nimisen säveltäjän teoksesta Fumeux fumes irrotettu diskanttimelodia.
fumeux_sopr.csv
Säveltäjä kuuluu ns. Ars Subtilior -kouluun 1300 luvulla. Aika hienoa musiikkia!
http://www.pacificnet.net/~garyrich/subtilior/
Tällä luennolla käyn läpi tilastotieteeseen liittyviä asioita ja käsitteitä - vauhdilla... Tarkoituksenani on, että tilastomenetelmistä ja niiden tarjoamista mahdollisuuksista jäisi jonkinlainen haju (tai - toivottavasti - paremminkin tuoksu ;-).
Tämän luentokerran jälkeen otetaan hiukan rauhallisemmin ja katsotaan, mihin suuntaan lähdetään. Keskitymme yhä enemmän R:n opiskeluun ja sovelluksiin, mutta välillä palaamme tilastojen ja tarvittaessa joukkoteorian pariin. Ja kuten tulette huomaamaan, kertaan samoja R:n komentojakin uudelleen ja uudelleen.
Mielessä on käynyt, että voisimme lähestyä kevään analyyseja esimerkiksi kahdella tavalla, markovin ketjuja hyödyntäen ja joukkoteoriaa käyttäen. Molemmat metodit ovat musiikkitieteessä käypiä eivätkä liian kuluneita, päin vastoin. Mutta muitakin tapoja varmasti keksimme ja saa ehdottaa ja niistä voisimme keskustella neljännen luentokerran jälkipuolella. Ajattelin 4. kerralla aloittaa siitä, miten R:ssä luodaan omia funktioita ja kuinka toistorakenteita (looppeja) ja ehtorakenteita R:ssä kirjoitetaan.
3. luentokalvoissa esitettyjen skriptien lopussa saadaan seuraavanlainen kuvaaja Fumeux fumes -melodiasta, josta nähdään, että se koostuu kuudesta kaarroksesta.
Laitoinpa tähän vielä linkin midi-tiedostoon musiikin kuuntelusta nauttivien iloksi!
Fumeux fumes
Erään biisin basso
EraanBiisinBasso.csv
TKAvustMusTutk060127.pdf
Ohessa linkki tiedostoon, jota käsittelemme tunnilla. Kyseessä on Solage-nimisen säveltäjän teoksesta Fumeux fumes irrotettu diskanttimelodia.
fumeux_sopr.csv
Säveltäjä kuuluu ns. Ars Subtilior -kouluun 1300 luvulla. Aika hienoa musiikkia!
http://www.pacificnet.net/~garyrich/subtilior/
Tällä luennolla käyn läpi tilastotieteeseen liittyviä asioita ja käsitteitä - vauhdilla... Tarkoituksenani on, että tilastomenetelmistä ja niiden tarjoamista mahdollisuuksista jäisi jonkinlainen haju (tai - toivottavasti - paremminkin tuoksu ;-).
Tämän luentokerran jälkeen otetaan hiukan rauhallisemmin ja katsotaan, mihin suuntaan lähdetään. Keskitymme yhä enemmän R:n opiskeluun ja sovelluksiin, mutta välillä palaamme tilastojen ja tarvittaessa joukkoteorian pariin. Ja kuten tulette huomaamaan, kertaan samoja R:n komentojakin uudelleen ja uudelleen.
Mielessä on käynyt, että voisimme lähestyä kevään analyyseja esimerkiksi kahdella tavalla, markovin ketjuja hyödyntäen ja joukkoteoriaa käyttäen. Molemmat metodit ovat musiikkitieteessä käypiä eivätkä liian kuluneita, päin vastoin. Mutta muitakin tapoja varmasti keksimme ja saa ehdottaa ja niistä voisimme keskustella neljännen luentokerran jälkipuolella. Ajattelin 4. kerralla aloittaa siitä, miten R:ssä luodaan omia funktioita ja kuinka toistorakenteita (looppeja) ja ehtorakenteita R:ssä kirjoitetaan.
3. luentokalvoissa esitettyjen skriptien lopussa saadaan seuraavanlainen kuvaaja Fumeux fumes -melodiasta, josta nähdään, että se koostuu kuudesta kaarroksesta.
Laitoinpa tähän vielä linkin midi-tiedostoon musiikin kuuntelusta nauttivien iloksi!
Fumeux fumes
Erään biisin basso
EraanBiisinBasso.csv
Tuesday, January 17, 2006
2. luento 20.1.2006
2. luennon ppt-kalvot pdf-muodossa. Versio 060119c...
TKAvustMusTutk060120.pdf
Käsittelen luennolla hiukan musiikin joukkoteorian perusideoita ja -käsitteitä, kuitenkin pikaisesti. Joukkoteorian käyttäminen tietokoneavusteisessa musiikintutkimuksessa on vain yksi mahdollisuus monien joukossa, joten ei tähän tarvitse koko sydänvertaan vuodattaa. Osalla on jokin joukkoteoriaan liittyvä kurssi käytynä tai muuten kiinnostusta aiheeseen, joten joku voi löytää tältä suunnalta analyysilleen metodin.
Lisäksi puhun hiukan miditiedostoista, mutta tärkeämpää nyt niin kuin muillakin kerroilla on mielestäni tarkastella R:n käyttöä. Tulen viipymään etenkin ppt-kalvojen sivulla 25 "R-ohjelman käyttö, osa 2 (2)".
3:lla luennolla käsittelen tilastollisia ideoita, joista saattaa löytyä sellaisenaan jokin näkökulma. Tietysti esim. musiikin joukkoteoriaa voi yhdistää myös tilastollisiin menetelmiin, mikä tkamt:ssa onkin luontevaa.
Tuon mukanani kopiot aikaisemmin mainitsemistani reference card -dokumenteista, joten niitä ei tarvitse itse printata.
Ensimmäisellä tunnilla kysyttiin R:n pakettien lataamisesta internetistä omalle koneelle. Se tapahtuu siis komentokehoitteessa komennolla install.packages("paketin nimi"), esim.
install.packages("tuneR").
OSX:ssä sen voi tehdä valitsemalla asennuskomennon valikkoriviltä komennon "Package Installer".
Paketti otetaan R-sessiossa käyttöön komennolla
library(tuneR)
TKAvustMusTutk060120.pdf
Käsittelen luennolla hiukan musiikin joukkoteorian perusideoita ja -käsitteitä, kuitenkin pikaisesti. Joukkoteorian käyttäminen tietokoneavusteisessa musiikintutkimuksessa on vain yksi mahdollisuus monien joukossa, joten ei tähän tarvitse koko sydänvertaan vuodattaa. Osalla on jokin joukkoteoriaan liittyvä kurssi käytynä tai muuten kiinnostusta aiheeseen, joten joku voi löytää tältä suunnalta analyysilleen metodin.
Lisäksi puhun hiukan miditiedostoista, mutta tärkeämpää nyt niin kuin muillakin kerroilla on mielestäni tarkastella R:n käyttöä. Tulen viipymään etenkin ppt-kalvojen sivulla 25 "R-ohjelman käyttö, osa 2 (2)".
3:lla luennolla käsittelen tilastollisia ideoita, joista saattaa löytyä sellaisenaan jokin näkökulma. Tietysti esim. musiikin joukkoteoriaa voi yhdistää myös tilastollisiin menetelmiin, mikä tkamt:ssa onkin luontevaa.
Tuon mukanani kopiot aikaisemmin mainitsemistani reference card -dokumenteista, joten niitä ei tarvitse itse printata.
Ensimmäisellä tunnilla kysyttiin R:n pakettien lataamisesta internetistä omalle koneelle. Se tapahtuu siis komentokehoitteessa komennolla install.packages("paketin nimi"), esim.
install.packages("tuneR").
OSX:ssä sen voi tehdä valitsemalla asennuskomennon valikkoriviltä komennon "Package Installer".
Paketti otetaan R-sessiossa käyttöön komennolla
library(tuneR)
Thursday, January 12, 2006
Kurssin korvaavuudesta
Tiedoksi:
Syventäviin opintoihin sisältyvällä kurssilla "Tietokoneavusteinen musiikintutkimus" S1f voi korvata aineopintoihin sisältyvän kurssin "Systemaattinen musiikinteoria", T5e (6 op).
Syventäviin opintoihin sisältyvällä kurssilla "Tietokoneavusteinen musiikintutkimus" S1f voi korvata aineopintoihin sisältyvän kurssin "Systemaattinen musiikinteoria", T5e (6 op).
Wednesday, January 11, 2006
Subscribe to:
Posts (Atom)
