Zeige QuelltextÄltere VersionenLinks hierherNach oben Teilen per Teilen per... Twitter LinkedIn Facebook Pinterest Telegram WhatsApp Yammer Reddit TeamsLetzte ÄnderungenPer E-Mail sendenDruckenPermalink × Inhaltsverzeichnis Modul Basics Notenanalyse mit CAMAT Download von CAMAT Tutorial 1: Einführung und Visualisierung von Notentexten Tutorial 2: Statistische Abfragen musikalischer Merkmale Modul Basics Notenanalyse mit CAMAT Diese Seite enthält einführende Informationen zum Modul Basics Notenanalyse mit CAMAT: zur Installation, zum Arbeitens mit CAMAT (Computer-aided Music Analysis Tool) und den Jupyter Notebooks (Part 1) sowie zu einfachen statistischen Abfragen (Part 2). Im Anschluss an die Basics-Module können Sie sich den Tutorials des Modul Advanced Noten zuwenden (Korpusstatistiken und Suche nach Intervallfolgen. Anmerkung: Derzeit ist eine Beta-Version von CAMAT verfügbar. Geplant ist die Erweiterung durch weitere Funktionen im Rahmen eines Folgeprojekts. Programm-Code: Christon-Ragavan Nadar, Egor Polyakov. Eine englischsprachige Dokumentation zum Aufbau von CAMAT und der Datenstruktur von pandas dataframe finden Sie bei GitHub. Download von CAMAT Voraussetzung für die Ausführung der Notebooks im Browser ist die Installation von Anaconda bzw. Miniconda sowie des Noteneditors MuseScore. Genaue Installationsanleitungen und Einführungs-Tutorials finden Sie hier: Installation Jupyter Notebook, Anaconda und Miniconda Installation MuseScore Laden Sie anschließend die zip-Datei CAMAT_beta.zip (aktuelle YML ebenfalls nicht vergessen!) herunter (Rechtsklick → Ziel speichern unter) und entpacken Sie sie in den Ordner, in dem Sie Anaconda bzw. Miniconda installiert haben (normalerweise 'c:/users/ name /music_xml_parser/'). Innerhalb des Ordners 'music_xml_parser' gibt es drei Unterordner: 1. core enthält alle programmrelevanten python-Skripte. Bitte nicht verändern!! 2. data enthält die Ordner xmls_to_parse. Darin liegen alle xml-Files, die beim Laden in die Jupyter Notebooks direkt (also ohne weitere Pfadangabe) eingelesen werden können. Sie können selbst xml-Dateien in den Ordner legen. Alternativ können Sie Dateien jedoch auch direkt aus dem Internet einlesen. exports: Hier liegen alle Dateien, die Sie im Laufe Ihrer Arbeit mit dem Jupyter-Notebooks selbst generiert haben, z.B. Tabellen (.csv) oder Grafiken (.png). 3. ipynb - enthält alle Jupyter-Notebooks (.ipynb); alle modifizierten Notebooks sollten ebenfalls in diesem Ordner gespeichert werden. Jupyter-Notebooks haben die Dateiendung '.ipynb'. Sie werden in der Regel dem Texteditor zugeordnet, manche Betriebssysteme ändern leider ,automatisch die Endung in '.txt'. Bitte in diesem Falle unbedingt in'.ipynb' zurückändern - sonst können die Jupyter-Notebooks nicht geöffnet werden. Im Tutorial Tutorial Jupyter Notebook wird Ihnen erläutert, wie Sie ein Jupyter Notebook Tutorial laden können. Tutorial 1: Einführung und Visualisierung von Notentexten * Tutorial CAMAT_Basics_Part1_Einfuehrung (Jupyter-Notebook; html-preview) Die Notentexte, die der musikalischen Analyse normalerweise zugrunde gelegt werden, sind Spielanweisungen für die Musikerinnen und Musiker. Es handelt sich also um eine präskriptive Notation. Dagegen sollen bei der Analyse musikalische Strukturen beschrieben werden, und zwar so wie sie erklingen. Der amerikanische Musikwissenschaftler Charles Seeger hat daher von der präskriptiven Notation die deskriptiven Notationsweisen unterschieden, in denen versucht wird, die musikalischen Strukturen grafisch darzustellen. Diese Visualisierungen dienen nicht dazu, Musik aufzuführen, sondern einen möglichst guten Eindruck von ihren klanglichen Strukturen zu gewinnen. Eine einfache deskriptive Notation ist die zweidimensionale Anordnung aller gespielten Töne: Die y-Achse entspricht der absoluten Tonhöhe, die x-Achse dem Zeitverlauf bzw. den Takten. Diese Darstellung heißt Pianorollen-Darstellung, da nach diesem Muster auch die Rollen mechanischer Klavier gestanzt wurden. In CAMAT werden verschiedene Instrumente mit unterschiedlichen Farben dargestellt (vgl. Legende rechts oben): Hier Sehen Sie eine Pianorollen-Darstellung des Streichquartetts No. 11 in Es-Dur (Adagio), K. 171, von Wolfgang Amadeus Mozart: Anmerkung: Bei der aktuellen Version von CAMAT werden längere Notentexte leider nicht komplett als Pianorolle dargestellt. Sie können jedoch beliebige Ausschnitte darstellen. Hinweis: Sie können sich Pianorolls sehr übersichtlich im Sonic Visualiser darstellen lassen und zugleich mit MIDI-Klängen anhören. Eine Reihe von Pianorollen sind im Subkorpus der Notendatenbank verzeichnet und können dort heruntergeladen werden (s. letzte Spalte Download). Eine detaillierte Anweisung, wie Sie dabei vorgehen müssen und wie Sie selbst aus Notendateien Pianorollen generieren könnten, finden Sie hier. Tutorial 2: Statistische Abfragen musikalischer Merkmale * Tutorial CAMAT_Basics_Part2_Statistics (Jupyter-Notebook; html-preview) Mit den in den Jupyter-Notebooks vorgestellten Befehlen können zunächst die Anzahl der Töne (insgesamt oder pro Stimme), der Takte sowie Angaben zum Ambitus (insgesamt und pro Stimme) abgefragt werden. Durch die Untersuchung von Häufigkeiten kann ein erster Überblick über die Einfachheit und Einförmigkeit bzw. den Abwechslungsreichtum und die Komplexität einer Komposition gewonnen werden. Wird etwa in der Komposition nur der diatonische Tonvorrat benutzt, oder finden sich auch viele chromatische Töne? Schreiten die einzelnen Stimmen hauptsächlich in kleinen Intervallschritten voran oder gibt es (auch) große Sprünge? Gibt es nur wenig unterschiedliche Tondauern oder eine große Variation von Notenwerten? Antworten auf diese Fragen geben Häufigkeitsverteilungen in Form von Histogrammen (= Balkendiagrammen) und Tabellen.Mit einfachen Befehlen können die Häufigkeiten folgender Parameter oder Variablen eines Notentextes ermittelt und angezeigt werden. Außerdem besteht die Möglichkeit, die Häufigkeitsverteilungen als sog. csv-Dateien zu exptortieren („csv“ meint: „comma-seperated values“). Das csv-Format lässt sich u.a. von Tabellenkalkulator-Software wie Excel öffnen und lesen. Auf diese Weise können die Daten extern weiterverarbeitet werden, was insbesondere bei Korpusstudien notwendig sein kann. Durch eine komfortable Filterfunktion können zudem einzelne Takte oder Abschnitte, oder aber einzelne Stimmen ausgewählt und ausgewertet werden. Häufigkeiten der Tonhöhen (Pitch) können pro Notendatei und pro Stimme abgefragt werden. Dabei wird nach verschiedenen Oktavlagen unterschieden. Hier die Tonhöhenverteilung des Mozart-Satzes: C' = C1, C = C2, c = C3, c' = C4 ('mittleres c'), c'' = C5 (C4 entspricht dem MIDI-Ton 60, C5 = 72 usw.) In CAMAT können bei der Auswertung von Tonhöhen auch die jeweiligen Vorzeichen, die im Notentext verzeichnet sind, berücksichtigt werden (1 für #, 2 für ##, -1 für b, -2 für bb, 0 für das Auflösungszeichen). Häufigkeiten der zwölf Tonhöhenklassen (Pitch Classes) - pro Stimme und insgesamt. Dabei wird nicht nach verschiedenen Oktavlagen oder unterschiedlichen Vorzeichen unterschieden! Es werden die englischen Tonbezeichnungen verwendet und dabei C# vor Db und D# vor Eb etc. bevorzugt. Hier die Tonhöhenklassen des Mozartbeispiels: C C#(Db) D D#(Eb) E F F#(Gb) G G#(Ab) A A#(Bb) B C (B entspricht dem deutschen H!) Häufigkeiten von Intervallschritten bzw. -sprüngen in einer Stimme. Ermittelt werden Halbtonschritte aufwärts oder abwärts. Dies ist nur für einzelne Stimmen und nur bei einstimmigem Stimmverlauf möglich! Hier die Intervallschritte aus dem Mozart-Streichquartett: Die Intervallschritte werden in Halbtonschritten abwärts bzw aufwärts gezählt. (Bsp.: -12 = Oktavsprung nach unten.) Häufigkeiten von Tondauern / Notenwerten Notenwerte werden als Vielfache bzw. Teile einer Viertelnote gezählt: Viertel = 1 Achtel = 0,5 16tel = 0,25 Halbe = 2 usw. Metrisches Profil Bei einem metrischen Profil werden alle Töne, die auf einer bestimmten Position im Takt erklingen, zusammengerechnet. So entsteht ein Profil der Häufigkeiten von Tönen auf metrischen Positionen. Daraus kann abgelesen z.B. werden, in welchem Maße etwa der Grundschlag oder bestimmte Taktschwerpunkte (Taktanfang, Taktmitte) in einem Stück (oder in einer Stimme) betont werden oder ob umgekehrt durch viele Töne zwischen diesen Taktschwerpunkten ein eher „schwebendes“ Metrum erzeugt wird. Zweidimensionale Häufigkeitsverteilungen Außerdem können zwei der genannten musikalischen Parameter in sog. zweidimensionale Häufigkeitsverteilungen, also in Abhängigkeit voneinander dargestellt werden, z.B. die Häufigkeiten der einzelnen Tonhöhen jeweils gekoppelt mit bestimmten Dauernwerten (Viertel, Achtel usw.). Die zweidimensionalen Häufigkeitsverteilungen können als Scatterplots oder 3D-Plots angezeigt werden. Es lassen sich folgende Parameter aufeinander beziehen: Häufigkeit der Notendauernwerte bezogen auf Tonhöhenklassen oder Tonhöhen Häufigkeit der metrischen Positionen bzw. metrisches Gewicht bezogen auf Tonhöhenklassen oder Tonhöhen Hier ein Beispiel: Die Häufigkeitsverteilung von Notendauern bezogen auf Tonhöhenklassen, dargestellt als 3D-Plot. Dabei entsprechen Länge und Farbe (von blau bis rot) der Säulen der Häufigkeit einer bestimmten Kombination von Tondauer und Tonhöhenklasse. Alle statistischen Abfragen werden zunächst auf einzelne Notendateien angewendet. Eine vergleichende Auswertung mehrerer Sätze und Ausschnitte einer Komposition sowie mehrerer Kompositionen bietet das Modul Advanced: Notenanalyse mit CAMAT. camat.txt Zuletzt geändert: 2022/02/04 13:27von andres_romero