基于机器学习的印尼与西方雅达利乐团的聚类分析
声音
2024-09-06 v1 机器学习
摘要
本文探讨了印尼与西方雅达利乐合奏团之间的演奏差异。西方对这类音乐的往往带有异化历史，可能在当代的音色系统、演奏技法或大型结构差异中得以体现。通过分析四支西方和五支印尼乐团的录音，针对音色系统和声部特征进行研究，并采用自组织 Kohonen 图 (SOM) 作为机器学习算法，发现基于某些声学精神特征的聚类清晰地将印尼与西方乐团区分开来。这些特征指向西方乐团在演奏技法和大型结构变异性方面较低于印尼乐团。SOM 也按其音色系统对乐团进行聚类，但未发现印尼与西方乐团在此方面的聚类。因此，印尼雅达利乐在西方的更低演奏技法变异性与更大的大型结构变化，以及其在西方更具异化、中介性和平和的演出期待与接受的方式之间似乎呈现出明确的对应关系。
引用
@article{arxiv.2409.03713,
title = {Clustering of Indonesian and Western Gamelan Orchestras through Machine Learning of Performance Parameters},
author = {Simon Linke and Gerrit Wendt and Rolf Bader},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.03713},
year = {2024}
}
备注
5 figures, 4 tables