Tonal description of music audio signals

Welcome to the UPF Digital Repository

Gómez Gutiérrez, Emilia. Tonal description of music audio signals. 2006
http://hdl.handle.net/10230/12242
dc.contributor.author Gómez Gutiérrez, Emilia
dc.contributor.other Serra, Xavier
dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologia
dc.date.accessioned 2013-07-12T01:51:20Z
dc.date.available 2013-07-12T01:51:20Z
dc.date.issued 2006-07-25
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/12242
dc.description.abstract Aquesta tesi doctoral proposa i avalua un enfocament computacional per a la descripció automàtica dels aspectes tonals de la música a partir de l'anàlisi de senyals d'-audio polifòniques. Aquests mètodes es centren en el càlcul de descriptors de distribucions de notes, en l'estimació de tonalitat d'una peça, en la visualització de l'evolució del centre tonal o en la mesura de la similitud tonal entre dues peces diferents. Aquesta tesi contribueix substancialment al camp de la descripció tonal mitjançant mètodes computacionals: a) Proporciona una revisió multidisciplinària dels sistemes d'estimació de la tonalitat; b) Defineix una sèrie de requeriments que han de complir els descriptors tonals de baix nivell; c) Proporciona una avaluació quantitativa i modular dels mètodes proposats; d) Justifica la idea de que per a certes aplicacions es poden fer servir mètodes que treballen amb partitures sense la necessitat de realitzar una transcripció automàtica e) Estén la literatura existent que treballa amb música clàssica a altres generes musicals; f) Demostra la utilitat dels descriptors tonals per a comparar peces musicals; g) Proporciona un algoritme optimitzat que es fa servir dins un sistema real per a visualització, cerca i recomanació musical, que treballa amb més d'un milió de obres musicals.
dc.description.abstract Esta tesis doctoral propone y evalúa un enfoque computacional para la descripción automática de aspectos tonales de la música a partir del análisis de señales de audio polifónicas. Estos métodos se centran en calcular descriptores de distribución de notas, en estimar la tonalidad de una pieza, en visualizar la evolución del centro tonal o en medir la similitud tonal entre dos piezas diferentes.Esta tesis contribuye sustancialmente al campo de la descripción tonal mediante métodos computacionales: a) Proporciona una revisión multidisciplinar de los sistemas de estimación de la tonalidad; b) Define una serie de requerimientos que deben cumplir los descriptores tonales de bajo nivel; c) Proporciona una evaluación cuantitativa y modular de los métodos propuestos; d) Respalda la idea de que para ciertas aplicaciones no es necesario obtener una transcripción perfecta de la partitura, y que se pueden utilizar métodos que trabajan con partituras sin realizar una transcripción automática; e) Extiende la literatura existente que trabaja con música clásica a otros géneros musicales; f) Demuestra la utilidad de los descriptores tonales para comparar piezas musicales; g) Proporciona un algoritmo optimizado que se utiliza en un sistema real para visualización, búsqueda y recomendación musical, que trabaja con mas de un millón de piezas musicales.
dc.description.abstract This doctoral dissertation proposes and evaluates a computational approach for the automatic description of tonal aspects of music from the analysis of polyphonic audio signals. These algorithms focus on the computation of pitch class distributions descriptors, the estimation of the key of a piece, the visualization of the evolution of its tonal center or the measurement of the similarity between two different musical pieces.This dissertation substantially contributes to the field of computational tonal description: a) It provides a multidisciplinary review of tonal induction systems; b) It defines a set of requirements for low-level tonal features; c) It provides a quantitative and modular evaluation of the proposed methods; d) It contributes to bridge the gap between audio and symbolic-oriented methods without the need of a perfect transcription; e) It extents current literature dealing with classical music to other musical genres; f) It shows the usefulness of tonal descriptors for music similarity; g) It provides an optimized method which is used in a real system for music visualization and retrieval, working with over a million of musical pieces.
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso eng
dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
dc.title Tonal description of music audio signals
dc.date.modified 2013-07-10T11:42:19Z
dc.subject.keyword descripción tonal
dc.subject.keyword procesado de señal
dc.subject.keyword procesado del contenido musical
dc.subject.keyword estimación de la tonalidad
dc.subject.keyword computational models
dc.subject.keyword musical analysis
dc.subject.keyword chord estimation
dc.subject.keyword tonal description
dc.subject.keyword signal processing
dc.subject.keyword audio content processing
dc.subject.keyword key estimation
dc.subject.keyword estimación de acordes
dc.subject.keyword análisis musical
dc.subject.keyword modelado computacional
dc.subject.keyword 531/534
dc.subject.keyword 78

See full text
http://hdl.handle.net/10803/7537

Search


Advanced Search

Browse

My Account

Statistics