维也纳爱乐乐团新年音乐会：构建用于音乐学的FAIR数据语料库
The Vienna Philharmonic Orchestra’s New Year’s Concerts: Building a FAIR Data Corpus for Musicology
David M. Weigl, Chanda VanderHart, Matthäus Pescoller, Delilah Rammler, Markus Grassl, Fritz Trümpi, Werner Goebl
2022-07-25
开放获取音乐与舞蹈被引 6
摘要
维也纳爱乐乐团新年音乐会是每年元旦面向广大国际观众直播的固定演出项目，由不同明星指挥家轮流执棒，曲目每年均有变化，但《蓝色多瑙河》圆舞曲与《拉德茨基进行曲》等经典曲目始终位列其中。我们正对该系列音乐会的录音进行采集、数字化处理，并将其与音频特征、乐谱编码、历史论述记录及其他相关资料相互关联，整合这些多模态音乐信息，按照可发现、可访问、可互操作且可复用（FAIR）的研究数据管理原则，将其打造为可链接的开放数据数字语料库。本文提出了推动本研究开展的音乐学问题，阐述了构建该语料库及开发相关编辑与分析工具的方法——该方法以近期确立的语义音乐信息工作流程为基础并加以拓展；同时介绍了利用该数据开展的当代数字音乐学研究进展。本研究的开展既源于我们对音乐学与表演科学领域的研究兴趣，也出于为更广泛的数字音乐研究社群提供实用且可复用的数据集、促进相关领域出版实践进一步交流的初衷。
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AI 综述
基于摘要生成- 主要观点
- 本文主张为维也纳爱乐乐团新年音乐会构建一个遵循FAIR原则（可发现、可访问、可互操作、可重用）的数字数据语料库。该语料库旨在通过整合多模态音乐信息，不仅满足音乐学与表演科学的研究需求，还为更广泛的数字音乐研究社区提供可重用的数据集，并促进相关领域间出版实践的对话。
- 研究方法
- 研究采用收集、数字化和对齐的方法，将音乐会录音与音频特征、乐谱编码、历史话语记录及其他相关文献进行关联。在此基础上，扩展近期建立的语义音乐信息工作流，开发相应的编辑与分析工具，最终将多模态音乐信息以关联开放数据的形式发布。
- 学术贡献
- 本研究为数字音乐研究社区提供了一个实用且可重用的FAIR数据集，填补了该领域在结构化多模态数据资源方面的空白。同时，该工作推动了音乐学、表演科学与数字音乐研究之间在数据出版实践上的进一步对话与融合。
- 存在局限
- 材料中未明确提及
- 进一步研究方向
- 材料中未明确提及
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参考文献
相关论文
话题：Music and Audio Processing