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计算机科学 > 声音

arXiv:2501.07557 (cs)
[提交于 2025年1月13日 ]

标题: 通过网络科学解码音乐演变

标题: Decoding Musical Evolution Through Network Science

Authors:Niccolo' Di Marco, Edoardo Loru, Alessandro Galeazzi, Matteo Cinelli, Walter Quattrociocchi
摘要: 音乐一直对人类文化起着核心作用,反映并塑造着传统、情感和社会变迁。 技术进步改变了音乐的创作和消费方式,影响着人们的品味和音乐本身。 在本研究中,我们使用网络科学来分析音乐的复杂性。 基于跨越近四个世纪六个主要流派的$\approx20,000$个MIDI文件,我们将每部作品表示为加权有向网络,以研究其结构特性。 我们的结果表明,古典和爵士作品的复杂性和旋律多样性高于近年来发展的流派。 然而,时间分析显示存在简化趋势,即使是古典和爵士也接近现代流派的复杂度。 本研究突显了数字工具和流媒体平台如何塑造音乐演变,在促进新流派的同时也导致同质化和简单化。
摘要: Music has always been central to human culture, reflecting and shaping traditions, emotions, and societal changes. Technological advancements have transformed how music is created and consumed, influencing tastes and the music itself. In this study, we use Network Science to analyze musical complexity. Drawing on $\approx20,000$ MIDI files across six macro-genres spanning nearly four centuries, we represent each composition as a weighted directed network to study its structural properties. Our results show that Classical and Jazz compositions have higher complexity and melodic diversity than recently developed genres. However, a temporal analysis reveals a trend toward simplification, with even Classical and Jazz nearing the complexity levels of modern genres. This study highlights how digital tools and streaming platforms shape musical evolution, fostering new genres while driving homogenization and simplicity.
主题: 声音 (cs.SD) ; 计算机与社会 (cs.CY); 音频与语音处理 (eess.AS); 物理与社会 (physics.soc-ph)
引用方式: arXiv:2501.07557 [cs.SD]
  (或者 arXiv:2501.07557v1 [cs.SD] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.07557
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Niccol√≤ Di Marco [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 1 月 13 日 18:39:44 UTC (4,761 KB)
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