2024-03-28T21:12:03Zhttps://www.tdx.cat/oai/requestoai:www.tdx.cat:10803/3989862024-03-15T10:58:00Zcom_10803_236col_10803_690279
nam a 5i 4500
Music Information Research
Music information retrieval
Signal processing
Machine learning
Indian art music
Automatic rhythm analysis
Pattern Discovery
Bar pointer model
Bayesian model
Beat tracking
Beijing opera
Carnatic music
Hindustani music
CompMusic
Downbeat tracking
Eurogenetic music
Graphical model
Hidden Markov model
Isochronicity
Language model
Mridangam
Meter analysis
Onomatopoeia
Onset patterns
Ontology
Rhythm
Rhythm patterns
Percussion patterns
Particle filter
Sequential Monte Carlo
Data corpora
Rhythm similarity
Segmentation
Speech recognition
Syllabic percussion
Tempo tracking
Tabla
Tonic note
Tala recognition
Vocal percussion
Recuperació de la informació musical
Música clàssica de l'Índia
Òpera de Pequín
Processament de senyal
Aprenentatge automàtic
Recuperación de la información musical
Ópera de Pekín
Música clásica de la India
Procesamiento de señales
Aprendizaje automático
Análisis automático del ritmo
A Data-driven bayesian approach to automatic rhythm analysis of indian art music
[Barcelona] :
Universitat Pompeu Fabra,
2017
Accés lliure
http://hdl.handle.net/10803/398986
cr |||||||||||
AAMMDDs2017 sp ||||fsm||||0|| 0 eng|c
Srinivasamurthy, Ajay,
autor
Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions,
degree
1 recurs en línia (332 pàgines)
Tesi
Doctorat
Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
2016
Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
Tesis i dissertacions electròniques
Serra, Xavier,
supervisor acadèmic
TDX
Las colecciones de música son cada vez mayores y más variadas, haciendo necesarias nuevas fórmulas para su organización automática. El análisis automático del ritmo tiene como fin la extracción de información rítmica de grabaciones musicales y es una de las principales áreas de investigación en la disciplina de recuperación de la información musical (MIR por sus siglas en inglés).
La dimensión rítmica de la música es específica a una cultura y por tanto su análisis requiere métodos que incluyan el contexto cultural. Las complejidades rítmicas de la música clásica de la India, una de las mayores tradiciones musicales del mundo, no han sido tratadas hasta la fecha en MIR, motivo por el cual la elegimos como nuestro principal objeto de estudio. Nuestra intención es abordar cuestiones de análisis rítmico aún no tratadas en MIR con el fin de contribuir a la disciplina con nuevos métodos sensibles al contexto cultural y generalizables a otras tradiciones musicales.
El objetivo de la tesis es el desarrollo de técnicas de procesamiento de señales y aprendizaje automático dirigidas por datos para el análisis, descripción y descubrimiento automáticos de estructuras y patrones rítmicos en colecciones de audio de música clásica de la India. Tras identificar retos y posibilidades, así como varias tareas de investigación relevantes para este objetivo, detallamos la elaboración del corpus de estudio y conjuntos de datos, fundamentales para métodos dirigidos por datos. A continuación, nos centramos en las tareas de análisis métrico y descubrimiento de patrones de percusión.
El análisis métrico consiste en la alineación de eventos métricos a diferentes niveles con una grabación de audio. En la tesis formulamos las tareas de deducción de metro, seguimiento de metro y seguimiento informado de metro de acuerdo a la tradición estudiada, se evalúan diferentes modelos bayesianos capaces de incorporar explícitamente información de estructuras métricas de niveles superiores y se proponen nuevas extensiones. Los métodos propuestos superan las limitaciones de las propuestas existentes y los resultados indican la efectividad del análisis informado de metro.
La percusión en la música clásica de la India utiliza onomatopeyas para la transmisión del repertorio y la técnica. Utilizamos estas sílabas para definir, representar y descubrir patrones en grabaciones de solos de percusión. A tal fin generamos una transcripción automática basada en un modelo oculto de Márkov, seguida de una búsqueda aproximada de subcadenas usando una biblioteca de patrones de percusión derivada de datos. Experimentos preliminares en patrones de percusión de ópera de Pekín, y en grabaciones de solos de tabla y mridangam, demuestran la utilidad de estas sílabas, identificando nuevos retos para el desarrollo de sistemas prácticos de descubrimiento.
Las tecnologías resultantes de esta investigación son parte de un conjunto de herramientas desarrollado en el proyecto CompMusic para el mejor entendimiento y organización de la música clásica de la India, con el objetivo de proveer una experiencia mejorada de escucha y descubrimiento de música. Estos datos y herramientas pueden ser también relevantes para estudios musicológicos dirigidos por datos y otras tareas de MIR que puedan beneficiarse de análisis automáticos de ritmo.
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