共通のメロディーを共有する曲は、同じメロディー ファミリーに属します。ベリット・ヤンセンは、メールテンス研究所でリーダーバンクのメロディーのファミリーについて研究を行いました。彼女は、メロディー内の繰り返しの要素を検出するコンピューター プログラムを開発しました。
最近オランダに女の子がいましたを検索する人は誰でも 数十のヒットが見つかります。同じ曲の異なるソースだけでなく、他の多くのテキストも同じメロディーに合わせて:ここから 't Groenewout へ、この甘いクリスマスの時期に、小さなヤンから聞いて、最近 Molenaarszoon がありました> など。これらの曲はすべて同じメロディーファミリーに属しています。したがって、これらはオランダの歌謡バンク内で相互にリンクされています。
博士課程の学生であるベリット・ヤンセンは、この関係がどのようにして生まれたのかについて説明します。一方はリーダーバンクの従業員によって、自分自身の聴覚に基づいて類似点を発見し、もう一方はコンピュータによってです。同僚の Peter Kranenburg は、楽譜に基づいて比較を行う、いわゆるメロディー検索エンジンを開発しました。このようにして、裸耳ではすぐには検出されなかった類似点も検出されました。
メロディーファミリーはヤンセンの研究の出発点となりました。彼女が答えたかった主な質問は、「家族のすべての歌の中にどんなモチーフが見つかるのか？」というものでした。モチーフとは、楽曲分析における最小単位です。
コンピュータ vs 人間
しかし、その質問に答えるのはそれほど簡単ではないことが判明しました。ヤンセン:「たとえば、私は 1 つのメロディーから 15 の異なるバージョンの民謡を国内のさまざまな地域で録音し、すべて楽譜で転写しました。通常、同じものは 2 つとありません。 2 つまたは 3 つの音符の短いモチーフであっても、すでに小さな変化が見られます。」
彼女が最初に使用したコンピューター技術では、同一の断片しか呼び出すことができなかったので、それは機能しませんでした。だからこそ、彼女は別のアプローチを選択したのです。彼女はコンピューターに、わずかなバリエーションを持つ特定のメロディーの断片がさまざまなバリエーションでどのくらいの頻度で現れるかを分析させました。これを行うために、彼女はまず専門家にメロディーのバリエーションの断片が互いに似ているかどうかを評価させました。その後、ヤンセンはコンピューター モデルで行った選択を真似しようとしました。このようにして、人間の耳では時間がかかりすぎる大規模な研究をコンピュータで行うことが可能になりました。
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次に、彼女はコンピューターに 1,700 のメロディーを記譜法に基づいて比較させました。曲はすべて、Meertens Tune Collections の一部である民謡のコレクションからのものでした。これらの曲のほとんどは、ラジオ番組オンダー・デ・グローネ・ リンデのために、特にウィル・シーパーズとアテ・ドーンボッシュによって当時集められました。 1950年代、研究者らは全国の人々のいわゆる「フィールドレコーディング」を数百件作成した。さらに、このコレクションには、19 世紀と 20 世紀の歌集に掲載されている同じ曲のバージョンも含まれています。
博士課程の学生自身も、研究のこの段階では、無意識のうちに手法の開発に影響を与えないよう、できるだけ曲を聴かないように努めました。 「その後、コンピューターが抽出した安定したメロディーの断片を確認しました。でも、1700曲のうち聴いたのは50曲くらいです。」 昔々、女の子がいましたなどの有名な歌があります。 またはコルチャクジェはいつも病気です。 しかし大部分は不明です。これらの歌を現地の研究者に歌った人々は、自分の子供たちには伝えなかった、と研究者は説明する。 「彼らはこれらの録音の中でのみ生き残っています。」
人間の認知
ヤンセンはコンピューターの助けを借りて、他のメロディーの断片よりも頻繁に出現するメロディーの断片を発見しました。次に、彼女はこれらの断片の特性を知りたいと考えました。言い換えれば、どの部分がよりよく頭に残りますか?ここで人間の認知力が登場します。結局のところ、曲間のバリエーションは口頭伝承によって説明できます。覚えやすい断片は、曲のバージョンに多く見られます。
ヤンセンは 5 つの予測要素を考え出しました。メロディー内の位置 (先頭の断片の方がより定着する可能性があるため)、メロディー内に繰り返しがあるかどうか、長い音符か短い音符の組み合わせ (短い方が簡単です)、それ自体の組み合わせです。繰り返しのパターンがある（たとえば、最近女の子がルーズだったという文のメロディーのように） ）。しかし、音楽的な期待との関連性によって、音楽の断片がよりよく記憶されるかどうかを予測することもできます。
驚くべきことに、これら 5 つの要素をすべて組み合わせたものが最良の予測因子であることが判明しました。博士課程の候補者は、これが起こるとはすぐには予想していませんでした。「音楽そのものとは別に、歌の口頭伝達に影響を与えるさまざまな要因が非常に多くあります。たとえば、好きな人やよく聞く人のバージョンを採用する可能性が高いかもしれません。私の研究では、そのような要素すべてを測定することはできませんでした。したがって、音楽的特性のみに基づいて、どのメロディーの断片が保存されるかをここで予測できることは非常に興味深いです。」