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  1. Research Research
  2. Musikalische Strukturanalyse als «Data Mining» – Harmonische Modelle in der Popmusik Musikalische Strukturanalyse als «Data Mining» – Harmonische Modelle in der Popmusik

Musikalische Strukturanalyse als «Data Mining» – Harmonische Modelle in der Popmusik

Harmoniefolgen in der Popmusik orientieren sich häufig an Modellen wie beispielsweise dem Blues-Schema oder der Kadenz des Pachelbel-Kanons in D-Dur. Doch wie häufig sind diese Modelle wirklich, und wie sind sie historisch oder stilistisch verteilt?

Brief information

School:

Music

Status:

Completed

Period:

01.09.2018 - 31.05.2020

Overview

Schon ein schnelles Hinhören kann die Tendenz der Pop-und Rockmusik zu formelhafter Harmonik bestätigen - trotzdem ist wenig bekannt darüber, was genau das Repertoire der verwendeten Modelle ist, wie häufig ein bestimmtes Modell tatsächlich eingesetzt wird oder wie ein Modell an Stile oder historische Phasen gebunden ist.

Mit diesem Projekt sollen die in der Popmusik verwendeten harmonischen Modelle auf Basis eines Musikkorpus von rund 1500 Songs mit Mitteln des Machine-Learnings identifiziert werden. Die Grundlage des Repertoires bildet eine bestehende Sammlung von 1000 Tonträgern, die von 92 Fachjournalisten und -journalistinnen zusammengestellt wurde. Aus jedem Album wird ein Song ausgewählt. Durch Hinzuziehen von zusätzlichen Datenquellen mit Informationen zu den weltweiten Chart-Platzierungen sowie zu vergleichbaren Musikschaffenden wird der Korpus auf eine Auswahl von rund 1500 Songs erweitert. Harmonische Transkriptionen der Tonaufnahmen werden von zwei professionellen Musikern anhand einer automatisierter Akkord-Erkennung erstellt, indem sie unabhängig voneinander die automatischen Transkriptionen überprüfen und Diskrepanzen bereinigen. Der resultierende Datensatz wird neben einer deskriptiven statistischen Auswertung mit einem Machine-Learning-Algorithmus auf wiederkehrende Sequenzen hin untersucht. Diese automatisierte Analyse soll eine neue Perspektive auf die Harmonik der Popmusik ermöglichen, indem harmonische Sachverhalte nicht unter den Voraussetzungen der gängigen Harmonielehre klassifiziert werden.

Die Studie wird eine solide Übersicht über die tatsächlich vorherrschenden Harmonieformeln der Popmusik bieten und genaue Aussagen über Häufigkeit, historische und genretypische Verortung der harmonischen Modelle ermöglichen. Sie bietet Anknüpfungspunkte für weitere korpusbasierte Popmusikforschung und ist für ein breiteres Publikum für musikpädagogische Zwecke von grossem Interesse.

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Facts

Type of project

Forschung

Internal organisations involved
  • Forschungsschwerpunkt Performance
Funding
  • SNF-HSLU als Hauptgesuchsteller/in
hidden

Persons involved: internal

Project manager
  • Lorenz Kilchenmann
Member of project team
  • Elena Alessandri
  • Toni Amadeus Bechtold
  • Florian Hoesl
  • Rafael Jerjen
  • Olivier Senn

Publications

  • Chapter/legal commentary/lexicon article (1)

    • Kilchenmann, Lorenz; Bechtold, Toni Amadeus & Jerjen, Raphael (2022). Wie populär sind die «besten Alben aller Zeiten»? Eine empirische Betrachtung zur Kanonbildung in der Popmusik. In Knut Holtsträter (Hrsg.), Richtig populär? Kriterien der Popularität von Musik (Vol.67, S. 61-78). Münster: Waxmann.

  • Other publication formats (1)

    • Kilchenmann, Lorenz; Bechtold, Toni Amadeus & Jerjen, Rafael (2022). Dataset Pop Canonization & Popularity.

  • Presentation (conference/report/lectures) (1)

    • Kilchenmann, Lorenz; Bechtold, Toni Amadeus; Hoesl, Florian & Jerjen, Rafael (07.07.2019). Sample Selection in Corpus-Based Research and the Canonization of Popular Music. IMS 2019: Intercongressional Symposium, Luzern.

Brief information

School:

Music

Status:

Completed

Period:

09/01/2018 - 05/31/2020

Project Head

Lorenz Kilchenmann

Subject Specialist in Music Research

+41 41 249 26 45

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