Tonalité

Résumé

thumb|right|Cercle des quintes donnant les armures des tonalités En musique, une tonalité est le ton appartenant au mode majeur ou au mode mineur utilisé dans une œuvre. Plus généralement, la tonalité est le langage musical (Système tonal) utilisé en occident entre le et le . Une tonalité se définit comme une gamme de huit notes, désignée par sa tonique (appartenant à l'échelle diatonique) et son mode (majeur ou mineur), par exemple : la « tonalité de sol majeur ». La différence entre le mode majeur et le mode mineur repose sur la position des tons et des demi-tons dans l'échelle diatonique. Le mot « mode » ayant un sens plus général en musique, certains musicologues préfèrent ne pas utiliser ce terme dans le système tonal, et préconisent l'emploi des expressions « tonalité majeure » et « tonalité mineure », ou encore, « gamme majeure » et « gamme mineure ». Les appellations « mode majeur » et « mode mineur » sont cependant couramment utilisées, et corresp

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Tonalit%C3%A9

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This course will introduce students to the central topics in digital musicology and core theoretical approaches and methods. In the practical part, students will carry out a number of exercises.

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Chord progressions are the building blocks from which tonal music is constructed. The choice of a particular representation for chords has a strong impact on statistical modeling of the dependence between chord symbols and the actual sequences of notes in polyphonic music. Melodic prediction is used in this paper as a benchmark task to evaluate the quality of four chord representations using two probabilistic model architectures derived from Input/Output Hidden Markov Models (IOHMMs).

IDIAP2008

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A Probabilistic Model for Chord Progressions

Samy Bengio, Jean-François Paiement

Chord progressions are the building blocks from which tonal music is constructed. Inferring chord progressions is thus an essential step towards modeling long term dependencies in music. In this paper, a distributed representation for chords is designed such that Euclidean distances roughly correspond to psychoacoustic dissimilarities. Estimated probabilities of chord substitutions are derived from this representation and are used to introduce smoothing in graphical models observing chord progressions. Parameters in the graphical models are learnt with the EM algorithm and the classical Junction Tree algorithm is used for inference. Various model architectures are compared in terms of conditional out-of-sample likelihood. Both perceptual and statistical evidence show that binary trees related to meter are well suited to capture chord dependencies.

2005

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IDIAP2005

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