静默的剩余：利用未见物种模型进行计算音乐学
声音
2025-07-22 v1 音频与语音处理
应用统计
摘要
数十年来，音乐学家们一直致力于创建大型数据库，以服务于音乐学研究和学术工作。随着音乐信息检索和数字音乐学等领域的兴起，现在不断且持续增长的音乐学相关数据集和语料库不断涌入。在历史或观察环境中，这些数据集必然是不完整的，而感兴趣集合的真实范围 remains unknown——即静默。我们首次将生态学中的所谓未见物种模型（Unseen Species models, USMs）应用于音乐学活动领域。 After 引入这些模型的形式化表述，我们在四个案例研究中展示了USMs如何应用于音乐学数据，以解决定量问题，例如：我们在RISM中缺失的作曲家有多少？达尔文宗教颂歌的中世纪来源我们已经列出了多少百分之几？在不同版本的印刷品中我们预计会发现多少差异？民歌传统中歌曲的覆盖范围有多大？以及我们在估计大量作曲家的和声词汇大小时有多接近？
引用
@article{arxiv.2507.14638,
title = {The Rest is Silence: Leveraging Unseen Species Models for Computational Musicology},
author = {Fabian C. Moss and Jan Hajič and Adrian Nachtwey and Laurent Pugin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.14638},
year = {2025}
}