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Extrapolating the relationship between folk music melodies based on musical patterns
Vanessa Veitsch
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Lebenswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Verhaltens-, Neuro- und Kognitionsbiologie
Betreuer*in
William Tecumseh Sherman Fitch
DOI
10.25365/thesis.80034
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-14634.04230.303842-5
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit untersucht die strukturellen und evolutionären Beziehungen zwischen englischen Volksmusikmelodien unter Verwendung computergestützter Methoden, die aus dem Bereich der Bioinformatik inspiriert sind. Dabei wurde die genetische Sequenzalignment auf die musikalische Evolution im speziellen Fall von 1198 Liedern aus Band 2 der Bronson Child Balladen angewendet. Die Melodien wurden transkribiert, verifiziert und standardisiert, indem sie mit Hilfe des Krumhansl-Schmuckler-Algorithmus zur Tonartbestimmung in C-Dur oder a-Moll transponiert wurden. Die melodische Ähnlichkeit wurde anhand der Levenshtein edit distance bewertet, während die rhythmische und tonhöhenbezogene Komplexität mit Hilfe der Shannon-Entropie bewertet wurde. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass Lieder innerhalb desselben lyrischen Kapitels eine größere melodische Ähnlichkeit aufweisen als Lieder aus verschiedenen Kapiteln. Die Entropieanalysen ergaben jedoch keine signifikanten Unterschiede in der Vorhersagbarkeit von Rhythmus und Tonhöhe zwischen den Kapiteln. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine lyrische Gruppierung zwar melodische Beziehungen implizieren kann, diese jedoch nicht garantiert sind. Die Studie unterstreicht das Potenzial interdisziplinärer Ansätze, insbesondere solcher, die aus der Genetik und der Informationstheorie übernommen wurden, um Muster in der musikalischen Evolution und kulturellen Übertragung zu untersuchen.
Abstract
(Englisch)
This thesis investigates the structural and evolutionary relationship among English folk music melodies using computational methods which were inspired by the field of bioinformatics. Hereby genetic sequence alignment was applied to musical evolution in the special case of 1198 songs from Volume 2 of Bronson Child Ballads. The melodies were transcribed, verified and standardized by transposing them into C major or a minor using the Krumhansl-Schmuckler key-finding algorithm. Melodic similarity was assessed using the Levenshtein edit distance, while Shannon entropy was employed to evaluate rhythmic and pitch complexity. The obtained results indicate that songs within the same lyrical chapter exhibit greater melodic similarity than those across chapters. However, entropy analyses revealed no significant variation in rhythmic or pitch predictability between chapters. These findings suggest that while lyrical grouping may imply melodic relations, it cannot be guaranteed. The study highlights the potential of interdisciplinary approaches, particularly those borrowed from genetics and information theory, to investigate patterns in musical evolution and cultural transmission.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Bronson Child Balladen Bioinformatik melodische Analysen Informationstheorie musikalische Evolution
Schlagwörter
(Englisch)
Bronson Child Ballads Bioinformatics Melody analysis Information theory Musical evolution
Autor*innen
Vanessa Veitsch
Haupttitel (Englisch)
Extrapolating the relationship between folk music melodies based on musical patterns
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
28 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
William Tecumseh Sherman Fitch
AC Nummer
AC17751007
Utheses ID
78100
Studienkennzahl
UA | 066 | 878 | |