記号音楽におけるモチーフ変換の確率的マルチラベル・グラフィカルモデリング

Abstract

モチーフは、音楽作品の中でしばしば、変形された形で繰り返し現れます。そこでは、局所的な変化が加わりながらも、モチーフの同一性の側面が保持されます。本論文では、記号化された音楽（シンボリック・ミュージック）の文脈の中で、こうしたモチーフ変換がどのように生じるのかを調査します。その分析を支えるために、モチーフ変換をモデル化する確率論的枠組みを開発し、さらに、メロディ、リズム、和声、モチーフに関する複数のデータセットを統一的な分析表現の中に統合することで、この枠組みをベートーヴェンのピアノソナタに適用します。 モチーフ変換は、各モチーフの出現を、その局所的な文脈内で指定された基準となる出現と比較することで、多ラベル変数として表現されます。これにより、変換ファミリー間で一貫したラベリングを確保します。さらに、モチーフ単位の音楽的特徴がどのように変換の出現に影響するのか、また異なる変換ファミリーがどの程度共起しやすいのかをモデル化するために、多ラベルの条件付きランダム場（Conditional Random Field）を導入します。 本研究の目的は、モチーフ変換パターンに関する解釈可能で分布的な分析を提供し、それにより、その構造的な関係や様式的な変異を研究できるようにすることです。計算論的モデリングと音楽理論的解釈を結びつけることで、提案する枠組みは、記号化されたコーパスにおける音楽構造や複雑性を定量的に調べることを支援し、より広範な作曲上のパターンや執筆実践の分析を促進する可能性もあります。