Népzenei összehasonlító elemzések mesterséges intelligenciákkal.



Hasonló dokumentumok
Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Divatos termék-e a kondenzációs kazán?

Munkavédelmi helyzet a Vegyipari Ágazati Párbeszéd Bizottság területén

Gulyás Emese. Nem látják át, és nem veszik igénybe a fogyasztóvédelmi intézményrendszert a magyarok május

14-469/2/2006. elıterjesztés 1. sz. melléklete. KOMPETENCIAMÉRÉS a fıvárosban

Adatbáziskezelés alapjai. jegyzet

Szabó Júlia-Vízy Zsolt: A szaktanácsadói munka tapasztalatai a képesség- készségfejlesztés területén (Földünk és környezetünk mőveltségterület)

A 3. országos kompetenciamérés (2004) eredményeinek értékelése, alkalmazása iskolánkban

VI. Magyar Földrajzi Konferencia 1-7

KIEGÉSZÍTİ AUTOMATIKA SZIKVÍZPALACKOZÓ BERENDEZÉSEKHEZ

Térinformatikai DGPS NTRIP vétel és feldolgozás

K É R E L E M a krízishelyzetbe került személyek támogatásának megállapításához

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

Hamming-kód. Definíció. Az 1-hibajavító, perfekt lineáris kódot Hamming-kódnak nevezzük. F 2 fölötti vektorokkal foglalkozunk.

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

LOVASKOCSIVAL AZ INFORMÁCIÓS SZUPERSZTRÁDÁN. információtartalma /1

Tisztelt Elnök Úr! Tisztelt Képviselı Hölgyek és Urak! Tisztelt Miniszter Úr!

Egy háromnyelvő, német-magyar-angol turisztikai tanulói szakszótár koncepciójának a bemutatása

KREATIVITÁS ÉS INNOVÁCIÓ LEGJOBB GYAKORLATOK

Palfai Drought Index (PaDI) A Pálfai-féle aszályindex (PAI) alkalmazhatóságának kiterjesztése a Dél-Kelet Európai régióra Összefoglaló

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás

Modern Fizika Labor Fizika BSC

SAJTÓANYAG BEMUTATTÁK A BALATONRÓL KÉSZÜLT KUTATÁSOK EREDMÉNYEIT

Ingatlanvagyon értékelés

MultiMédia az oktatásban

Jankó István Iskolaérettség- éretlenség logopédus szemmel

IT biztonsági szintek és biztonsági kategorizálási minta

MTA DOKTORI ÉRTEKEZÉS

Szabályozási irányok 2. változat a szélsıséges idıjárás hatásának kezelésére a Garantált szolgáltatás keretében

KISTELEPÜLÉSEK TÉRBEN ÉS IDİBEN 1

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése

A MAGYAR NÉPZENE ALAPJAI

Attól, hogy nem inog horizontális irányban a szélességi- és hosszúsági tengelye körül sem.

Az óvodai és iskolai étkezés, napközi /tények és vélemények/

2. óravázlat szeptember 19. Ötletek, erkölcs és jog

Multikulturális tartalom megjelenése a tanórákon és azon kívül A) JOGSZABÁLYI ÉS SZERVEZETI HÁTTÉR:

Pitagorasz tételhez elıkészítı problémafelvetı, motiváló feladatok

TIOP 2.6. Egyeztetési változat! október 16.

Benchmarking könyvtárakban

URBANIZÁCIÓ-IGAZGATÁS ÉS PÉNZÜGYI FÖDERALIZMUS

Georg Cantor (1883) vezette be Henry John Stephen Smith fedezte fel 1875-ben. van struktúrája elemi kis skálákon is önhasonló

s z o l g á l t a t á s i i r o d a

Lehetséges vizsgálatok III: Szimmetrikus bolyongás Jobbra => +1; Balra => -1 P(jobbra) = P(balra) = ½

Globális környezeti problémák és fenntartható fejlıdés modul

PÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM KÖZGAZDASÁGTUDOMÁNYI KAR REGIONÁLIS POLITIKA ÉS GAZDASÁGTAN DOKTORI ISKOLA

GÁZIONIZÁCIÓS DETEKTOROK VIZSGÁLATA. Mérési útmutató. Gyurkócza Csaba

Fejér megye Integrált Területi Programja 2.0

Kollányi Bence: Miért nem használ internetet? A World Internet Project 2006-os felmérésének eredményei

Az Európai Parlament és a Tanács 2004/49/EK irányelve (2004. április 29.) a közösségi vasutak biztonságáról, valamint a vasúttársaságok

A felnıttképzés hasznosulása a foglalkoztatásban

Vállalati és lakossági lekérdezés. Szécsény Város Polgármesteri Hivatala számára

Az NFSZ ismer tségének, a felhasználói csopor tok elégedettségének vizsgálata

Speciális ingatlanok értékelése

Együttmőködés a fejlıdı országokkal a jó adóügyi kormányzás elımozdítása terén

V E R S E N Y T A N Á C S

Tvr-hét. A Tvr-hét és a Színes Kéthetes fogadtatásának vizsgálata Készült a Szonda Ipsos októberében végzett kutatása alapján

Nagyfelbontású magassági szélklimatológiai információk dinamikai elıállítása

A TERMİHELYI TÉNYEZİK ÉS A KÖLTSÉG-HOZAM ADATOK KÖZÖTTI ÖSSZEFÜGGÉSEK

Normák, kondíciószám

Број: СТРАНА 489. OLDAL szám

A PÉRI ÖVEGES JÓZSEF ÁLTALÁNOS ISKOLA

ALAPTÁJÉKOZTATÓ. QUAESTOR FINANCIAL HRURIRA Tanácsadó és Szolgáltató Korlátolt Felelısségő Társaság, mint Kibocsátó

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban

σhúzó,n/mm 2 εny A FA HAJLÍTÁSA

TERVEZÉS ÉS SZABÁLYOZÁS A VÁROSALAKÍTÁSBAN

HAZAI BIOTECHNOLÓGIAI KKV-K A NEMZETKÖZIESEDİ TUDÁSHÁROMSZÖGBEN

Az állami tulajdon sorsa. (Dr. Kovács Árpád, az Állami Számvevıszék elnöke)

Összefoglaló. A világgazdaság

Az Ingatlanközvetítı szakképzés szakdolgozatának gyakran elıforduló hibái

Statisztikai módszerek

44. ORSZÁGOS TIT KALMÁR LÁSZLÓ MATEMATIKAVERSENY. Megyei forduló április mal, így a számjegyeinek összege is osztható 3-mal.

Adatelemzési eljárások az idegrendszer kutatásban Somogyvári Zoltán

Átmenetifém-komplexek ESR-spektrumának jellemzıi

KÖNNYÍTETT KUTATÁSI TÉMÁK 11. ÉS 12. ÉVFOLYAMOS KÖZÉPISKOLÁS DIÁKOK SZÁMÁRA A 2013/2014. TANÉVBEN

A populáció meghatározása


Nyirád Község Önkormányzata Képviselı-testületének 37/2007. (VI. 14.) határozata. Nyirád Község Önkormányzatának GAZDASÁGI PROGRAMJA

A MAGYAR NÉPZENE ALAPJAI

A Baross Gábor pályázat keretében létrehozott Solo elektromos hibrid autó projekt összefoglalása

A Munkaügyi Közvetítıi és Döntıbírói Szolgálat Szervezeti, Mőködési és Eljárási Szabályzata

OPTIMISTÁK-E A KÖNYVTÁROSOK?

Általános módszertani útmutató költség-haszon elemzéshez. Nemzeti Fejlesztési Ügynökség

(11) Lajstromszám: E (13) T2 EURÓPAI SZABADALOM SZÖVEGÉNEK FORDÍTÁSA

A évi rövidtávú munkaerı-piaci prognózis felmérés fıbb tapasztalatai

A M A G Y A R K Ö Z T Á R S A S Á G N E V É B E N! í t é l e t e t : I n d o k o l á s :

Számítógépes Grafika SZIE YMÉK

Gépi tanulás és Mintafelismerés

Gyepgazdálkodás. Sáringer-Kenyeres Tamás

Erasmus Krétán 2008/2009 ıszi félév

MAGYARORSZÁG VÍZGYŐJTİ- GAZDÁLKODÁSI TERVE

A JÖVİ NEMZEDÉKEK ORSZÁGGYŐLÉSI BIZTOSÁNAK ÁLLÁSFOGLALÁSA a lápok védelmének egyes jogi és ökológiai kérdéseirıl

Víz, Zene, Virág Fesztivál Egyesület évi Közhasznú jelentése

Czakó Gábor Nyelv és zene

R ++ -tree: an efficient spatial access method for highly redundant point data - Martin Šumák, Peter Gurský

Infobionika ROBOTIKA. X. Előadás. Robot manipulátorok II. Direkt és inverz kinematika. Készült a HEFOP P /1.0 projekt keretében

Hálózati folyamok. A használt fogalmak definiálása

ADATBÁZIS-KEZELÉS. Modellek

Pécsi Tudományegyetem Természettudományi Kar Földtudományok Doktori Iskola

Tanóra / modul címe: A MAGYAR İSTÖRTÉNET PROBLÉMÁI

Tájékoztató. a Salgótarjáni Városi Gyámhivatal évi hatósági tevékenységérıl

Átírás:

Népzenei összehasonlító elemzések mesterséges intelligenciákkal. Juhász Zoltán Mőszaki Fizikai és Anyagtudományi Kutatóintézet 1525 Budapest. P.O.B 49. T: 1 392 2678 juhasz@mfa.kfki.hu Kilenc eurázsiai népzene reprezentatív dallam-győjteményeit elemeztük az un. Kohonen-féle önszervezı térképek segítségével. A mesterséges intelligenciák megtanulták a különbözı népzenék jellegzetes dallamvonal-típusait, mintegy modellezve a zenei nyelveket. A nemzeti zenei nyelvek egymás közti kapcsolatai felvetették egy valaha létezett közös zenei ısnyelv lehetıségét. Ennek rekonstrukciója arra a következtetésre vezetett, hogy a zenei ısnyelv legtöbb elemét éppen a mai magyar népzene ırzi, így a Kárpát-medence igazolhatóan központi helyet foglal el Eurázsia zenei térképén.

Kodály Páva-variációit hallgatva elgondolkodhatunk azon, hogy micsoda szövevényes kapcsolatrendszer főzheti össze a népzene sok ezer dallamát, ha egyetlen dallamtípus is ilyen csillogóan gazdag változatosságban mutatja meg különbözı arcait. Ez a gazdagság elsısorban a szájhagyományos mőveltség legfıbb alkotó módszerének, a variálásnak köszönhetı. A népzene életéhez éppúgy hozzátartozik a változatok folytonos születése és a kevéssé sikeres változatok eltőnése, mint a mutációké az élıvilágéhoz. A variánsok képzıdése és elhalása eredményeként kikristályosodó rend kutatása azonban már csak a dallamok óriási száma miatt is igen nehéz, hiszen a Zenetudományi Intézet archívumában pl. 200 000-nél is több egyedi dallam-változat található. Az elemzı munkát nyilván megkönnyíthetjük olyan számítógépes algoritmusokkal, amelyek mintegy maguktól megkeresik a dallam-sokaságokban rejtızı legfontosabb alapformákat, és ezzel megmutatják a vég nélküli variálás kiindulópontjait azokat az elvont, a valóságban pontosan tán soha el sem hangzó formákat, melyek éppen a belılük fakadó változatok segítségével ırzıdnek meg évezredekig egy-egy szájhagyományos mőveltség emlékezetében. Elsı lépésként keresnünk kell egy olyan módszert, mely a dallamokat matematikailag is értelmezhetı módon - az idıben egymást követı hangmagasság értékeket tartalmazó számsor formájában írja le. A számsor származtatását az 1. ábrán éppen a Kodály mővének címet adó magyar népdal, a Felszállott a páva elsı sora illusztrálja. A kotta alapján elıször megalkotjuk az un. hangmagasság-idı függvényt. Az 1. ábrán a vastag lépcsıs vonal mutatja, hogy a hangmagasság-idı függvényben a félhang-ugrásnak egységnyi, a nagyszekund lépésnek két egységnyi, stb. változás felel meg. A függvényben a hangok idıtartama is megjelenik, így az a ritmus lényeges jellemzıit is leképezi. A folytonos hangmagasság-idı függvényt alkalmasan megválasztott D db egyenlı szakaszra bontjuk, és minden szakaszon mintát veszünk a hangmagasságból. A dallamsorokat leíró hangmagasság-minták sorozata így egy D dimenziós vektorban jelenik meg. 1. ábra. A dallamvonalat leíró vektor származtatása. A hangmagasság-idı függvénybıl az ábrán pontokkal jelölt diszkrét idıpontokban veszünk mintát, és ezeket az x vektorban tároljuk. A vektor dimenziószáma a minták számával egyenlı. A tapasztalat azt mutatja, hogy D = 32 minta kielégítı pontossággal írja le népdalaink egyegy sorát. A módszer egyaránt alkalmazható teljes dallamok, dallamsorok, vagy sor-párok (pl. az elsı és második sorok alkotta dallamrészek) leképezésére. Itt jegyzem meg, hogy a dallamok a népzenetudományban szokásos módon mind közös G záróhangra transzponálva értendık. Minden dallamsorból, annak szótagszámától, ritmusától, tempójától, tehát tényleges idıtartamától függetlenül mindig 32 hangmintát veszünk, így valóban minden dallamsornak egy 32 dimenziós vektor felel meg. Sor-párok és egész dallamok vizsgálatára értelemszerően legalább 64 hangmintát veszünk, tehát a nagyobb zenei egységeket magasabb dimenziójú térbe képezzük le.

A D dimenziós dallamvonal vektorok a fentiek szerint egy D dimenziós tér egy-egy pontjába mutatnak a teret kifeszítı bázis elsı koordinátája a dallamvonal elsı mintájának hangértékét adja, második koordinátája a második mintáét, stb. Belátható, hogy az így definiált dallamtérben két pont euklideszi távolsága éppen a dallamvonalak eltérését jellemzi, így zenei értelemben is alkalmas mértéket jelent. A dallam-sokaságban rejlı zenei rendezettséget tehát egy sokdimenziós pontrendszer térbeli rendezettségébe képeztük le. A pontrendszer sőrőbb tartományai az adott mőveltség által kedvelt, sokat variált zenei formákra utalnak, így e sőrősödések gócpontjai éppen a fent említett zenei alapformáknak feleltethetık meg. A gócpontokat a népzene alapszerkezetét meghatározó tipikus dallamvonalakat - a mesterséges intelligenciák egyik közkedvelt típusa, az un. Kohonen-féle önszervezı térkép segítségével kereshetjük meg [1]. Az önszervezı térkép a 2. ábrán lévı síkbeli rácson alakul ki, egy lassú tanulási folyamat eredményeképpen. Minden egyes rácsponthoz egy D dimenziós dallamvonal vektor tartozik az ( i, j) koordinátájú rácsponthoz pl. c i, j. Ezek a vektorok alakulnak majd a tanulás során úgy, hogy lassan egy-egy tipikus dallamvonalat írjanak le. Kezdetben a vektorokat véletlen számokkal töltjük fel, vagyis a tanulás elején csupa értelmetlen dallamvonal tölti be a leendı típusok helyét. A tanítás során elıször találomra kiválasztunk az adatbázisból egy dallamot az ábra szerint a k -adikat. Ebbıl az 1. ábrán ismertetett módon megalkotjuk az x dallamvonal vektort, és megkeressük a térképen azt a c i, j persze a hasonlóság még igencsak gyenge, hiszen a típus-vektort, amelytıl legkisebb a távolsága. (Kezdetben i j k c, típusok még véletlen hangsorok, nem igazi dallamvonalak.) Tartozzon ez a típus vektor a rács ( i, j) rácspontjához (l. 2. ábra). Miután megtaláltuk a leginkább hasonló c i, j típus-vektort, azt úgy módosítjuk, hogy egy kicsit jobban hasonlítson a kiválasztott igazi dallamvonal vektorra, xk -ra - vagyis a dallamtérben a i j vektort kissé elmozdítjuk az xk vektor felé. Ezt a módosítást azonban nem csak c, c i, j -vel végezzük el, hanem az ( j) tartozó típus-vektorral. Az ( j) i, rácspont bizonyos környezetében minden rácsponthoz i, rácspont környezetén a 2. ábra értelmében annak egy adott R sugarú körön belüli szomszédságát értjük. R -et szokás a rács-méret feleként megadni a tanítás elején, majd a tanulás során értékét folyamatosan egy rácstávolságnyi alá csökkentjük. Ezután újabb dallamot választunk adatbázisunkból, és most annak a helyét keressük meg a rácson. Ha ez történetesen megint az ( i, j) rácsponton lévı dallamvonalhoz hasonlít a legjobban, akkor a típus vektort (és R sugarú környezetét) most kicsit efelé a dallamvonal c i, j felé módosítjuk, így abban most már két dallamvonal tulajdonságai átlagolódnak. Így az ( i, j) rácspont a továbbiakban egyre inkább vonzza az elsınek rátalált dallam rokonait. A c i, j típus vektor ennek megfelelıen a dallamok egy bizonyos csoportjának - rokonsági körének - átlagolt dallamvonalához közelít a tanulás során. A továbbiakban ezeket az átlagolt, tipikus dallamvonalakat nevezzük típusoknak. Persze sokkal valószínőbb, hogy a másodiknak kiválasztott dallamnak új helyet találunk a rácson, így ott egy másik dallamvonal-típus kezd el fejlıdni. Így idıvel minden rácsponton megindul valamilyen dallamvonal-típus tanulása. A tanulási ciklust nagyon sokszor megismételve, a térkép rácspontjaihoz rendelt vektorokban lassan kialakulnak a legfontosabb

dallamvonal típusok, hasonló valódi dallamvonalak csoportjainak átlagaként. Mivel pedig a típusok módosítása a tanulás során a szomszédságra is kihat, a térképen a hasonló típusok egymás közelében fejlıdnek ki. A térkép tehát valóban térkép az adott zenekultúra tulajdonságait tükrözi, csakhogy immár nem a sokdimenziós dallam-térben, hanem két dimenzióban. 2. ábra. A dallamvonalak típusait tanuló önszervezı térkép. A kottából származtatott dallamvonal ( x k ) a négyzetrács ( i, j) koordinátájú rácspontjához tartozó dallamvonal típust ( c i, j -t) találja i, rácspont R sugarú környezetében minden dallamvonal típust kissé a maga képére formál. A tanulás végén egy jellegzetes dallamvonal típus átlagolt formája leghasonlóbbnak. Az ( j) jelenik meg c i, j -ben. Ha az önszervezı térképet valamely kultúra zenei hagyományát jól reprezentáló dallamgyőjteménnyel tanítjuk, a térképen az adott kultúra összes jellemzı alapformája kialakul a térkép tehát az adott zenei nyelv modelljének tekinthetı. A magyar népzene esetében pl. az adatbázisban szereplı 2500 dallam 80%-a jól osztályozható egy 400 rácspontot (dallamvonaltípust) tartalmazó térképen. Az eredmények igen jó összhangban vannak a zenetudomány által felderített dallamtípusokkal, így joggal feltételezhetjük, hogy a módszer más, általunk kevésbé ismert népzenék esetében is jól határozza meg a jellemzı formákat. Így a jelenleg rendelkezésre álló adatbázisok segítségével a következı zenei nyelvek modelljeit határoztuk meg: magyar, szlovák, Volga-vidéki (cseremisz, csuvas, tatár, votják), kínai (han), szicíliai, német, francia, bolgár és Appalache-i (fıleg skót és ír telepesek hagyománya). Ha mármost az A nemzet (régió) térképén egy másik nemzet (B) dallamait osztályozzuk vagyis az A nemzet térképén megkeressük azokat a típusokat, melyekhez hasonló dallam megtalálható a B nemzet dallamai között akkor A önszervezı térképén elıhívhatjuk azokat a területeket, melyek a B nemzet zenéjével kapcsolatban állnak. Például a magyar térkép aktiválását kínai, magyar és francia dallamok hatására a 3. ábrán tekinthetjük át. A saját dallamok gyakorlatilag teljes területükön gerjesztik a térképet kevés kivétellel minden rácspontra jut dallam, ha a magyar térképet magyar dallamokkal gerjesztjük. A magyar térképet ellenben világosan elkülönülı foltokon gerjesztik a kínai és francia dallamok. 3. ábra. A magyar önszervezı térkép gerjesztése kínai, magyar és francia dallamokkal. A különbözı kultúrák különbözı mintázatokat hívnak elı a magyar népzene térképén.

Jellemezzük az A és B kultúra kapcsolatának erısségét az A térképén B dallamai által aktivált rácspontok (típusok) összes rácsponthoz mért arányával! Ekkor kiválaszthatjuk pl. a magyar térképet legerısebben aktiváló 2 (3, 4, stb.) idegen kultúrát, majd ugyanígy járhatunk el a többi nyolccal is. Az eredményeket a 4. ábra gráfja foglalja össze. A gráfon a nemzeti kultúrákat jelképezı csomópontokat akkor köti össze él, ha azok egymás legerısebb négy aktiválója között szerepelnek. A nyilak az aktiválás irányát jelzik. (Pl. a francia kultúrát a magyar erısen aktiválja, de fordítva ez már nem igaz. A magyar és a szlovák kultúrák viszont kölcsönösen erısen aktiválják egymást.) Az ábra igen világos és tanulságos viszonyrendszert tár elénk. A magyar és a szlovák csomópont nélkül a gráf két önálló rendszerré esne szét: a kínai Volga-vidéki szicíliai, ill. a német francia Appalache-i bolgár rendszerekre. A két alrendszert melyeket bízvást nevezhetünk keletinek, ill. nyugatinak - csak a két Kárpát medencei csomópont kapcsolja össze. Ugyanakkor bármely másik két csomópontot távolítanánk is el, azzal nem törnénk meg a gráf egységét. A Kárpát-medence tehát központi helyet foglal el a vizsgált kilenc eurázsiai népzene kapcsolatrendszerében. Az itt élı dallamtípusok kapcsolják össze Kelet és Nyugat zenei hagyományát egyetlen nagy rendszerré. 4. ábra. Kilenc eurázsiai népzene kapcsolatai. (Kínai (K), Volga-vidéki (V), Szicíliai (Szic), magyar (M), szlovák (Szl), német (N), bolgár (B), Appalache-i (Ap), francia (Fr).) Ha feltesszük, hogy ez az egység egy réges-régen létezett közös zenei ısnyelv továbbélésének következménye, akkor felismerhetjük: ez az ısnyelv elég biztonságosan rekonstruálható az önszervezı térkép segítségével. Ehhez a nemzeti térképeken meghatározott típusokat kell egyesítenünk egyetlen adatbázissá, és ezzel kell tanítanunk az ısnyelv önszervezı térképét. Ekkor a több helyen is elıforduló hasonló típusok nagyobb eséllyel alakítanak ki közös típust, mint azok, amelyek csak egy nemzeti kultúrában fordulnak elı. Az is belátható, hogy a viszonylag késın elterjedt, kevéssé meggyökeresedett zenei formákat már a nemzeti önszervezı térképek tanításakor jelentısen kiszőrtük, így az ısnyelv térképén nagyobb valószínőséggel alakulnak ki régrıl közös ıs-típusok, mint újabb korok elterjedt divatjelenségei. Meglepı, hogy ezek az ıs-típusok nem a ma élı legprimitívebb formákra hasonlítanak. A nagy hangterjedelmő, összetett dallammozgású típusok ugyanolyan gyakoriak köztük, mint a mai népzenékben erre láthatunk magyar és francia példát az 5. ábrán. Mindkét dallam elsı két sora az ötödik fok (d) és az oktáv (g) közötti kupolás ívet futja be. Ez a két egyforma ív jelenik meg a diagramon látható ısnyelvi sor-pár típusban is. A két dallam a

közös elsı sor-páron túlmenıen is mutat kapcsolatokat. A francia dallam 3. sora még az elızıket ismétli, 4 sora pedig a magyar dallam 3. sorában jelenik meg, megkettızve. Az utolsó sorok szintén nagyon hasonlóak. 5. ábra. A feltételezett zenei ısnyelv egy sor-párjának rekonstruált típusa, magyar és francia változattal. Az ısnyelvi típus a fenti diagramban látható. Az ısnyelv térképét eltérı területein és eltérı mértékben aktiválják a mai nemzeti zenei nyelvek, attól függıen, hogy melyik mennyit ıriz mai állapotában a közös örökségbıl. A 6. ábra szerint megállapítható, hogy a legerısebben éppen a magyar népzene aktiválja az ısnyelv térképét, tehát a mi népzenénk áll a legközelebb a közös forráshoz [2]. Ez az eredmény kiválóan megmagyarázza a 4. ábra kapcsolati gráfjáról leszőrt tapasztalatokat a Kárpát medence éppen azért van központi helyzetben Eurázsia zenei térképén, mert itt élnek legnagyobb számban egy közös zenei ısnyelv formái. 6. ábra. A feltételezett közös zenei ısnyelv aktiválása (gerjesztése) 9 eurázsiai nép dallamtípusaival. Az oszlopok az elsı sorok, elsı sor-párok és teljes dallamok térképein mért eredményeket mutatják. Irodalom 1. Kohonen, T (1995) Self-organising Maps. Berlin:Springer-Verlag 2. Juhász, Z (2006) A zene ısnyelve. Fríg Kiadó, Pilisvörösvár

Ábrák 1. ábra

2. ábra

3. ábra

4. ábra

5. ábra

6. ábra