تم إنشاء متنبئ لحن برنامج قهري

أظهرت تركيبة غلين ميللر "في المزاج" قيمة قياسية لمعلمة التدرجات غير المتوقعة بين الأماكن التي يتغير فيها اللحن الاتجاه. هذا هو أحد المتنبئات الرئيسية الثلاثة في شجرة القرار للنغم المهووس.

لماذا يبدو أن بعض الألحان عالقة في رأسي؟ يبدو أن هذه الأغاني اللاصقة لها بعض الخصائص الخاصة ، مما يجبر الشخص على طبعها أو صفيرها. في علم النفس ، تُعرف باسم الألحان المتطفلة (في الأدبيات العلمية - الصور الموسيقية اللاإرادية أو INMI). بحكم التعريف ، تتكرر هذه الألحان بشكل لا إرادي وتلقائي في الرأس حتى بعد التشغيل.

تمت دراسة هذه الظاهرة على نطاق واسع في الأدبيات العلمية ، بما في ذلك الظواهر المصاحبة ، وظروف حدوث INMI والشروط المسبقة لظهور INMI في الدماغ الفردي. بشكل عام ، توصل العلماء إلى استنتاج مفاده أن INMI هو حدث يومي شائع إلى حد ما ، وقد تؤدي العوامل الظرفية المختلفة إلى استنساخ أنواع مختلفة من الموسيقى في شكل INMI.

أكدت الدراسات السابقة عدة أنماط واضحة. على سبيل المثال ، أن تواتر الأغنية والتعرف عليها يزيدان من احتمالية حدوث INMI ، وأن مشغل INMI الأكثر شيوعًا هو الاستماع حديثًا إلى اللحن.

على الرغم من الاهتمام المستمر بهذه القضية ، لا تزال القضية الرئيسية غامضة إلى حد كبير. لماذا تعلق بعض الأغاني في رأسي في كثير من الأحيان وأخرى أقل في كثير من الأحيان؟ هذا السؤال معقد بشكل خاص لأن عددًا من العوامل الداخلية (خصائص اللحن ، كلمات الأغنية) وعدد من العوامل الخارجية ، (سياق مظهر INMI ، الارتباطات السابقة مع أغنية ، فهم فردي للمعنى ، إلخ) تؤثر على مظاهر INMI.

تم دراسة الخصائص الموسيقية المباشرة INMI لأول مرة من قبل مجموعة من الباحثين بقيادة Finkel في عام 2010 ، ونشرت النتائج في عمل "الصور الموسيقية
اللاإرادية : التحقيق في السمات الموسيقية التي تتنبأ بديدان الأذن". في هذه الدراسة ودراسة لاحقة عام 2012 ، تمت مقارنة 29 أغنية INMI و 29 أغنية لم يتم تصنيفها على أنها نغمات قهرية. تم تحليل هذه الأغاني في برنامج التحليل الموسيقي الخاص FANTASTIC (ميزة تحليل تكنولوجيا الوصول إلى الإحصائيات). أظهرت النتائج أن الألحان المهووسة عادةً ما تحتوي على ملاحظات طويلة الأمد وفترات أقصر في الملعب. اقترح

الباحثان Williamson و Mullensifen في وقت لاحق أن خصائص الألحان المهووسة تسهل طنينهم . كما لاحظوا أن الأشخاص الذين يغنون بشكل أكثر تكرارًا يعانون من INMIs أكثر تكرارًا وأطول. الآن قامت مجموعة من الباحثين من المملكة المتحدة وألمانيا والدنمارك بنشر عمل علمي جديد.

، الذي يوسع الدراسة التي أجراها أسلافه ، باستخدام عينة أكبر من المستجيبين (3000 شخص) والمزيد من الألحان (200).

بادئ ذي بدء ، قام المستجيبون بملء استبيان ، أشاروا فيه إلى أسماء الأغاني التي يعتبرونها من نوع الألحان المهووسة. طُلب من هذه الأغاني الفرز حسب درجة الهوس. وفقًا للمسح ، تم تجميع قائمة من أكثر النغمات تدخلاً لهذا الجمهور. الجدير بالذكر هو ذكر ثلاثة أضعاف في أعلى 9 من أكثر الألحان تدخلاً من أعمال مغنية موهوبة فكريًا تحت اسم المسرح ليدي غاغا.

1. "Bad Romance" ، Lady Gaga ، 33 مرجعًا.
2. "لا يمكن أن أخرجك من رأسي" ، كايلي مينوغ ، 24 مرجعًا.
3."لا تتوقف عن الإيمان" ، رحلة ، 21 مرجعًا.
4. "شخص ما كنت أعرفه" ، جوتي ، 19 مرجعًا.
5. "Moves Like Jagger" ، المارون 5 ، 17 مرجعًا.
6. "California Gurls" ، كاتي بيري ، 15 مرجعًا.
7. "البوهيمي الرابسودي" ، الملكة ، 14 مرجعًا.
8. "أليخاندرو" ، ليدي غاغا ، 12 مرجعًا.
9. "وجه البوكر" ، ليدي غاغا ، 11 إشارة.

حاول الباحثون بعد ذلك تحديد السمات الداخلية لأغاني INMI. تم استخراج الألحان بتنسيق MIDI من قاعدة بيانات موسيقى Geerdes MIDI مع جميع خصائص كل منها. تم ذكر 101 أغنية INMI في الاستبيان. أخذ الباحثون في الاعتبار أيضًا الجزء المحدد من الأغنية الذي غالبًا ما يتذكره المشاركون في الاستطلاع. وفقًا لذلك ، تم اختيار هذا الجزء من MIDI للتحليل. إذا لم يشر المستجيب إلى قسم معين من الأغنية ، فقد تم أخذ الجوقة للبحث ، حيث تبين في الدراسات السابقة أنه كان الامتناع في أغلب الأحيان في INMI. تم إجراء التحليل الإحصائي للقطع باستخدام نفس برنامج FANTASTIC.

لمقارنة الخصائص الموسيقية لـ INMI فيما يتعلق بغير INMI ، تم استخدام طريقة الغابات العشوائية("الغابة العشوائية") هي خوارزمية للتعلم الآلي تتكون من استخدام مجموعة من أشجار القرار. هيكل شجرة القرار هو "أوراق" و "فروع". على حواف ("الفروع") لشجرة القرار يتم تسجيل السمات التي تعتمد عليها وظيفة الهدف ، في "الأوراق" يتم تسجيل قيم الوظيفة الهدف ، وفي العقد الأخرى - السمات التي تميز الحالات.

أظهرت شجرة القرار أن الألحان المهووسة من المرجح أن تصبح أغاني بنفس النمط اللحن العام لموسيقى البوب. يُظهر الرسم التوضيحي أمثلة على الألحان ذات القيم الأعلى للمتغير ، والتي تتوافق مع النمط اللحني العام (B1 و B2) ، بالإضافة إلى أمثلة من الألحان ذات النمط اللحني الأكثر غرابة (A1 و A2).



عامل اللحن العام هو أهم العوامل الـ 12 التي تميز اللحن المهووس عن الأغنية العادية. يشار إلى جميع العوامل الأخرى وأهميتها في جدول يتألف من شجرة القرار.



في الواقع ، فقط العوامل الثلاثة الأولى من هذه القائمة تفي بمعايير الأهمية للحديث عن الفرق بين أغاني INMI والأغاني العادية. بالإضافة إلى نمط اللحن العام ، يعد هذا إيقاعًا سريعًا نسبيًا وأكثر التدرجات غير المتوقعة بين الأماكن التي يتغير فيها اللحن الاتجاه (متوسط ​​التدرجات بين نقاط التحول اللحن) ، كما هو موضح في الرسم التوضيحي التالي في الأمثلة A1 و A2.



قام العلماء بتجميع شجرة قرارات جديدة مع مراعاة هذه العوامل الثلاثة فقط. يسمح لك هذا النموذج بالتنبؤ بما إذا كان لحن معين سيصبح متطفلاً أم لا ، بموثوقية 62.5٪.


شجرة القرار باستخدام ثلاثة تنبؤات

من المحتمل أن يؤدي التحسين الإضافي للنموذج إلى إنشاء ألحان تلقائيًا من شبه المؤكد أنها تنتمي إلى فئة INMI ، أي أنها عالقة بشكل موثوق في رأس المستمع. سيؤدي هذا تلقائيًا إلى إنشاء نتائج موسيقية وملايين المشاهدات على YouTube لأولئك المؤلفين الذين هم أول من تعلم كيفية تطبيق هذا النموذج بشكل صحيح.

من ناحية أخرى ، يمكن للمستخدمين العاديين استخدام هذا المنبئ من الإيقاعات المتطفلة كنوع من مرشح البريد العشوائي ، مما يمنع تلقائيًا تشغيل النغمات ، والتي سيكون من الصعب محوها بعد ذلك من الرأس. نُشرت

المقالة العلمية في 3 نوفمبر 2016 في مجلة علم النفس الجمالي والإبداع والفنون (دوى: 10.1037 / aca0000090).

Source: https://habr.com/ru/post/ar398829/