言語ごとの頻出文字から音象徴の理論を利用して「言語の印象」を調べてみた(Python)

音象徴とは

#音象徴 とは、音の響きが特有のイメージを持つよな、みたいな現象のことを言います。

例えば、「タケテ」という架空の言葉はトゲトゲした形を連想させることがヴォルフガング・ケーラーによって実験されたらしいです。

参考

ざっくり破裂音は「スピード」「硬さ」などを感じさせ、流音は「流動的」「柔らかさ」を感じさせたりするようです。

なんとなく #共感覚 を連想させる現象ですね。

言語ごとの頻出文字とは

#エドガー・アラン・ポー の「黄金虫」では、ランダムな文字列に見える暗号を英語の頻出文字によって解読するという話がありました。大昔に読みました……。

例えば、ランダムな文字列の中で最も頻出している文字は、英語の頻出文字である「E」ではないか？　という形の推理を行い、宝の地図を見つけました。

#Wikipedia には文字の出現頻度という記事があります。それによると、英語では最も頻出するのはやはり「E」で、次に「T」や「A」が続くようです。

そこで

言語ごとの頻出文字(例えば、「英語: E」)と、音象徴の音素ごとのイメージ(例えば、「/i/: 素早い」)を照らし合わせれば、言語の印象(英語: 素早い)を調べられるのではないかと思いました。

下準備

文字の出現頻度は Wikipedia にあるテーブルをコピペして TSV ファイルにしました。

  Unnamed: 0        0       1       2       3        4       5       6       7       8       9      10      11      12      13      14  ...      90 91 92 93       94 95 96 97 98 99      100 101  102 103       104      105
0         ⽂字        a       b       c       d        e       f       g       h       i       j       k       l       m       n       o  ...       ü  ű  ů  ų        ū  ẃ  ẁ  ŵ  ẅ  ỳ        ý   ŷ    ÿ   ź         ż        ž
1         英語   8.672%  1.485%  3.424%  3.904%  12.155%  2.302%  1.945%  4.745%  7.532%  0.187%  0.600%  4.237%  2.647%  7.337%  7.377%  ...  0.003%  0  0  0  0.0007%  0  0  0  0  0  0.0001%   0    0   0  0.00009%  0.0003%
2      フランス語   7.636%  0.901%  3.260%  3.669%  14.715%  1.066%  0.866%  0.937%  7.529%  0.813%  0.074%  5.456%  2.968%  7.095%  5.796%  ...       0  0  0  0        0  0  0  0  0  0        0   0  ~0%   0         0        0
3       ドイツ語   6.516%  1.886%  2.732%  5.076%  16.396%  1.656%  3.009%  4.577%  6.550%  0.268%  1.417%  3.437%  2.534%  9.776%  2.594%  ...  0.995%  0  0  0        0  0  0  0  0  0        0   0    0   0         0        0
4      スペイン語  11.525%  2.215%  4.019%  5.010%  13.702%  0.692%  1.768%  1.973%  6.247%  0.493%  0.026%  4.967%  3.157%  6.712%  8.683%  ...  0.012%  0  0  0        0  0  0  0  0  0      ~0%   0    0   0         0        0
...

発音ごとの印象は、AI に聞いて表にしてもらいました。

     音素  大きさ  明るさ  形状(鋭さ+/丸さ-)  重さ  硬さ  速さ  滑らかさ
0  /i/    -4    5            4  -4   0   3     0
1  /e/    -2    4            2  -2   0   1     0
2   /a/    5    0           -1   4   0   0     0
3   /o/    4   -4           -4   4   0  -3     0
4   /u/    0   -3           -3   2   0  -1     0
...

また、それらをつなぐものとして、英語のスペルと発音を対照する表も AI に作ってもらいました。

        音素   英語Character  フランス語Character ドイツ語Character スペイン語Character イタリア語Character 日本語Character ロシア語Character
0  /i/ (い)  i, ee, ea, y            i, y     i, ie, ih              i              i            い             и
1  /e/ (え)         e, ea  é, è, ê, e, ai      e, ä, eh              e              e            え          э, е
2  /a/ (あ)             a         a, à, â         a, ah              a              a            あ             а
3  /o/ (お)         o, oa      o, au, eau         o, oh              o              o            お             о
4  /u/ (う)         u, oo          ou, où         u, uh              u              u            う             у
...

ついでに、a_to_z という変数にアルファベットを格納しました。

a_to_z = set("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz")

コード

あとはこれらを組み合わせるだけです。

が、けっこうややこしかったので、これも AI に手伝ってもらいました。

## 要望する #Python スクリプト

これらのファイルを元に、音素の特徴を考慮して、各言語の音素の印象を数値化した TSV ファイルを作成してください。

まず、a_to_z のセットをループで回します。

各文字に対し、characters_lng_transposed.tsv を検索して、各言語ごとの文字の出現率を取得します。

各文字に対し、phonics_characters.tsv を検索して、音素を取得します。

音素には日本語文字が含まれていることがあるので、正規表現で//の間の部分を取得してください。

各音素に対し、phonics_impressions.tsv を検索して、音素の印象を取得します。

そして各言語ごとにループを回し、音素の印象を加算していきます。

最後に、各言語ごとの音素の印象を TSV 形式で出力してください。

という感じで聞きました。

できたのが以下のグラフです。

(グラフ)

英語、ドイツ語、フランス語で特徴があまり変わりません。

がっかりしたので再チャレンジ。子音のみを対象にしてみました。

# a-zのセット # ただし、英語の子音のみを使用
a_to_z = set("bcdfghjklmnpqrstvwxyz")

できたのが以下のグラフです。

(グラフ)

特徴が出てきました。

英語->フランス語->ドイツ語の順に、

• 重くなり
• 滑らかになる

そうかなあ……。

重くなるのは分かりますが、ドイツ語、滑らかかなあ。

反省

音象徴は音を対象にしていますが、今回は頻出の文字を対象にしてしまいました。

文字は(特に英語においては)、やや不規則な部分があるので、今回の微妙な結果につながったのかもしれません。

例えば E が「イー」なのか「エ」なのかによって、イメージはだいぶ変わります。

まとめ

チャレンジはできました。

音象徴の理論を利用して、言語の印象を調べることができました。

結果は自分の思ったものではありませんでしたが、楽しかったです。

実はドイツ語、滑らかなのかも知れません。

サイト"log.mikiri.net"を公開します。

まだ荒いところもあるけど、だいぶ出来てきたので。

このサイトはブログスタイルで、投稿に #Tweet #Post #Song #Image という種類があります。

それぞれの種類の概要は名前の通りです。

他のサイト(Twitter/Xやnote)に投稿したポストを再投稿したりします。

タグ機能やページネーション(過去ログ)機能で遡ることができ、記事単体リンク(View Details)で単体表示します。

log.mikiri.netという名前のように、活動全体のログが残るようになる予定です。

よろしくお願いします。

#Info #開発

変わったトニックコードを探してみよう Python で探してみよう

概要

SoundQuest さんの記事を見ていたら、トニック/ドミナント/サブドミナントのとある理論書での定義が載っていました。

ここで、トニック/ドミナント/サブドミナントはそれぞれコードの機能を指します。

一般的には、トニックは安定、ドミナントは不安定、サブドミナントは中間的とされています。

また、ドミナント(特にドミナントセブンス)からトニックに移るコード進行は「解決感」があるとされています。

しかし IIIm の和音のように、トニックのようでもありドミナントのようでもある和音も存在します。 音楽は曖昧 であるため、トニックであるかを気にせずに IIIm を使って構わないと思います。

それはそれとして、定義付けというのは面白いものです。興味を惹かれたので、記事にしてみました。

トニック/ドミナント/サブドミナントの定義

ドミナント

• ファを有し、かつシを有する

サブドミナント

• ファを有し、しかしシは有さない

トニック

• ファを有さない

雑感

トニックの定義には驚きました。ファがない限り、すべてトニックだというのです。

驚きましたが納得できる面もあります。まず IIIm はトニックに確定します。そして、ダブル・ドミナントとして使われていない場合の II7 は、確かにトニック的に使われることが多いと感じます。

例えばスピッツの曲にありそうな、 F G Am D7 F G C という進行ですが、この場合の D7 をトニックとも解釈できるのは便利だと思います。

ただし、この定義は一部のジャズ系理論書でのものであり、コンセンサスがあるわけではないようです。

応用

この定義を使えば、 II7 のような隠れトニックを探すことができます。

例えば C (ドミソ) はトニック、Dm (レファソ)はファがあるためサブドミナントです。エクセル(スプレッドシート)を使えば便利に探すことができます。

ここでは総当たりで探してみようと思い、エクセルやスプレッドシートではなく、Python で実装してみました。

Github にコードをアップしていますので、興味があればご覧ください。

ここではコードを分ける基準と、結果のみを書こうと思います。

ちなみに、全部キーは C メジャーを前提としています。

コードを分ける基準

こんなふうに書きました。

        if (
            "F" in Chord(current_chord).components()
            and "B" in Chord(current_chord).components()
        ):
            print("Dominant")
        elif (
            "F" in Chord(current_chord).components()
            and "Ab" in Chord(current_chord).components()
        ):
            print("Subdominant-Minor")
        elif "F" in Chord(current_chord).components():
            print("Subdominant")

        else:
            print("Tonic")
            tmp_tonic_list.append(current_chord)

Chord(current_chord).components() は和音の構成音を返す関数です。何度も書くはめになったので、本当は変数にすべきだったと思います。current_chord にはいろんな和音が入ってきます。

if で条件分岐しています。

• "F" と "B" がある場合はドミナント
• "F" と "Ab" がある場合はサブドミナントマイナー
• "F" がある場合はサブドミナント
• それ以外はトニック(tonic_list に追加)

さてどうなるか？

結果

Tonic List
[['C', 'Cm', 'Cmaj7', 'C7', 'Cm7', 'Csus2', 'Caug', 'Cdim', 'Cdim7', 'Cm7b5'],
 ['Dbm', 'Dbm7', 'Dbsus4', 'Dbsus2', 'Dbdim', 'Dbdim7', 'Dbm7b5'],
 ['D', 'Dmaj7', 'D7', 'Dsus4', 'Dsus2', 'Daug'],
 ['Eb',
  'Ebm',
  'Ebmaj7',
  'Eb7',
  'Ebm7',
  'Ebsus4',
  'Ebaug',
  'Ebdim',
  'Ebdim7',
  'Ebm7b5'],
 ['E',
  'Em',
  'Emaj7',
  'E7',
  'Em7',
  'Esus4',
  'Esus2',
  'Eaug',
  'Edim',
  'Edim7',
  'Em7b5'],
 [],
 ['Gb',
  'Gbm',
  'Gb7',
  'Gbm7',
  'Gbsus4',
  'Gbsus2',
  'Gbaug',
  'Gbdim',
  'Gbdim7',
  'Gbm7b5'],
 ['G', 'Gm', 'Gmaj7', 'Gsus4', 'Gsus2', 'Gaug', 'Gdim', 'Gdim7'],
 ['Ab',
  'Abm',
  'Abmaj7',
  'Ab7',
  'Abm7',
  'Absus4',
  'Absus2',
  'Abaug',
  'Abdim',
  'Abm7b5'],
 ['A', 'Am', 'Amaj7', 'A7', 'Am7', 'Asus4', 'Asus2', 'Adim', 'Adim7', 'Am7b5'],
 ['Bbaug', 'Bbdim', 'Bbdim7', 'Bbm7b5'],
 ['B', 'Bm', 'Bmaj7', 'B7', 'Bm7', 'Bsus4', 'Bsus2', 'Baug']]

非常にたくさんのコードがトニックらしさを持つことが判明しました。

トニックリストのうち、特に興味深いもの

D7

さきほども挙げた D7 ですが、G7 に進むダブル・ドミナントとして使われる以外は、トニックとして解釈可能なようです。

Dm がファを有するので勘違いしそうになりますが、D ファミリー自体はサブドミナント的であるわけではないということのようです。

よく F に進むのも、トニックとして解釈可能な状況証拠ですね。

Gm

Gm トニックなん？

まあ、Gm は C をベースにして Gm7onC の形を作ることがあるので、C との相性も良いのかもしれません。

B7

B7 が出てきたのは感慨深いです。

The Beatles の Sexy Sadie という曲で、 G F#7 C D というコード進行があるからです。

C における B7 は、G に移調すると F#7 になります。Sexy Sadie のコード進行を C に移調すると C B7 F G となります。

B7 から F というかなり面白いコード進行ですが、B7 がトニックなら理解可能です。

G

G はさすがにドミナントやろ？　と思いますが定義上ファを含んでいないのでトニックとして解釈されています。

アイルランド風だったりすると G でもドミナントのえぐみが無かったりするので、そういう部分が反映されているのかもしれません。

F 系全滅

F の時点でファを含むので全滅してしまいました。

個人的には、ベースにファを使いハーモニーにファを含まない事が多い Fmaj7 あたりはトニックでも良い気がしましたが、定義上はダメですね。

まとめ

トニックの定義を知ったことから、総当たりでトニックコードを探してみました。

個人的には、D7 や B7 がトニックとして解釈されることが面白かったです。The Beatles の Sexy Sadie の謎が少し解けました。

注意: この記事では C メジャーであることが前提です。D7 がキー G メジャーのダブル・ドミナントとしても解釈できるように、一時転調が入ると話が変わると思います。

#作曲 #音楽理論