[논문 리뷰] Automatic Analysis and Influence of Hierarchical Structure on Melody, Rhythm and Harmony in Popular Music

Shuqi Dai, Huan Zhang외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 15.

Music and Audio Processing참고 문헌 14인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 메로디, 화성 및 리듬의 반복 패턴을 이용해 히에라르키컬한 음악적 구조를 자동으로 탐지하는 데이터 기반 알고리즘을 제안한다. 이는 다양한 수준의 히에라르키(절대 vs. 섹션)가 화성 진행, 멜로디 컨투어 및 노트 지속시간에 다르게 영향을 미친다는 것을 드러내며, 93%의 정확도로 구조 탐지가 가능하고, 구조적 특징과 고전적 음악 이론의 관례(예: 카덴츠 및 톤 페스티브) 간 강한 상관관계를 보인다.

ABSTRACT

Repetition is a basic indicator of musical structure. This study introduces new algorithms for identifying musical phrases based on repetition. Phrases combine to form sections yielding a two-level hierarchical structure. Automatically detected hierarchical repetition structures reveal significant interactions between structure and chord progressions, melody and rhythm. Different levels of hierarchy interact differently, providing evidence that structural hierarchy plays an important role in music beyond simple notions of repetition or similarity. Our work suggests new applications for music generation and music evaluation.

연구 동기 및 목표

• 반복과 유사도를 이용해 히트곡 음악의 다중 수준 음악적 구조를 자동 탐지하는 방법을 개발하기 위해.
• 히에라르키가 단순한 반복을 넘어서 화성, 멜로디 및 리듬에 어떻게 영향을 미치는지 조사하기 위해.
• 기존 음악 이론 개념을 지지하거나 도전할 수 있는 데이터 기반 증거를 제공하기 위해.
• 음악 생성, 평가 및 분석을 위한 새로운 구조적 특징을 만들기 위해.
• 히트곡 음악의 구조적 특징이 70년에 걸쳐 어떻게 변화해 온지를 탐색하기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 MIDI 데이터에서 메로디, 화성 및 리듬의 반복 패턴을 식별함으로써 절대를 탐지하는 반복 기반 알고리즘을 사용한다.
• 구조적 유사성과 시간적 근접성에 기반해 절대를 섹션으로 군집화하기 위해 계층적 클러스터링 접근법을 적용한다.
• 인간 레이블링이 적용된 MIDI 데이터를 사용해 알고리즘을 학습 및 평가하였으며, 구조 탐지 정확도가 93%에 이를 수 있었다.
• 다양한 구조적 위치(절대 끝, 섹션 끝)에서 화성 진행(예: V–I)의 전이 확률을 계산한다.
• 다양한 구조 수준에서 화성 맥락(도조, 메이저 모드) 조건 하에 멜로디 톤도 분포를 분석한다.
• 절대 시작, 중간, 끝에서의 노트 지속시간 분포를 비교하여 구조와 연관된 리듬 패턴을 식별한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 히트곡 음악에서 다양한 수준의 음악적 히에라르키(절대 vs. 섹션)가 화성 진행 패턴에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 멜로디 톤도 분포는 어떤가? (예: 절대 끝 vs. 섹션 끝) 구조적 위치에 따라 어떻게 다를 수 있는가?
• RQ3 절대 및 섹션의 시작, 중간, 끝에서 리듬 패턴, 특히 노트 지속시간은 어떻게 다를 수 있는가?
• RQ4 구조적 특징이 카덴츠 및 톤 리포즈와 같은 음악적 관례와 어느 정도 상관관계를 가지는가?
• RQ5 히트곡 음악에서 절대 복잡도 및 절대 간 유사도와 같은 구조적 특징은 시간이 지남에 따라 어떻게 변화해 왔는가?

주요 결과

• 절대 끝에서 V–I 카덴스가 발생할 확률은 0.89이며, 섹션 끝에서는 0.94로 상승하여 더 강한 해소가 높은 구조 수준에서 더 두드러진다.
• 멜로디의 스케일 도수 ˆ1은 섹션 끝에서 유의미하게 더 자주 나타난다(p < .01), 반면 ˆ3는 절대 시작에서 더 흔하다.
• 전체 또는 그 이상의 지속시간을 가진 노트의 72%는 섹션을 끝내는 절대 끝에서 발생하지만, 절대 중간에 위치한 절대 끝에서는 단지 6.4%에 그친다.
• 절대 간 유사도는 작곡 연도와 함께 감소한다(p < .01), 이는 시간이 지남에 따라 섹션 간 대비가 점점 커지고 있음을 시사한다.
• 정보 이론적 엔트로피를 활용한 절대 복잡도는 연도와 함께 증가한다(p < .002), 이는 더 긴 절대와 더 다양한 화성의 다양성 증가를 반영한다.
• 인간 레이블링 데이터와 비교했을 때 알고리즘이 히에라르키컬 구조 탐지에 93%의 정확도를 달성한다.