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dc.contributor.author Ong, Bee Suan
dc.contributor.other Serra, Xavier
dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologia
dc.date.accessioned 2017-09-27T01:32:13Z
dc.date.available 2017-09-27T01:32:13Z
dc.date.issued 2007-02-21
dc.identifier B.5219-2008
dc.identifier 9788469117569
dc.identifier http://www.tdx.cat/TDX-0117108-190540
dc.identifier http://hdl.handle.net/10803/7544
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/12239
dc.description.abstract Con la reciente explosión cuantitativa de bibliotecas y colecciones de música en formato<br/>digital, la descripción del contenido desempeña un papel fundamental para una gestión y<br/>búsqueda eficientes de archivos de audio. La presente tesis doctoral pretende hacer un<br/>análisis automático de la estructura de piezas musicales a partir del análisis de una<br/>grabación, es decir, extraer una descripción estructural a partir de señales musicales<br/>polifónicas. En la medida en que la repetición y transformación de la estructura de la<br/>música genera una identificación única de una obra musical, extraer automáticamente<br/>esta información puede vincular entre sí descripciones de bajo y alto nivel de una señal<br/>musical y puede proporcionar al usuario una manera más efectiva de interactuar con un<br/>contenido de audio. Para algunas aplicaciones basadas en contenido, encontrar los límites<br/>de determinados segmentos de una grabación resulta indispensable. Así pues, también se<br/>investiga la segmentación temporal de audio a nivel semántico, al igual que la<br/>identificación de extractos representativos de una señal musical que pueda servir como<br/>resumen de la misma. Para ello se emplea una técnica de análisis a un nivel de<br/>abstracción más elevado que permite obtener una mejor división en segmentos. Tanto<br/>desde el punto de vista teórico como práctico, esta investigación no sólo ayuda a<br/>incrementar nuestro conocimiento respecto a la estructura musical, sino que también<br/>proporciona una ayuda al examen y a la valoración musical.
dc.description.abstract With the recent explosion in the quantity of digital audio libraries and databases, content<br/>descriptions play an important role in efficiently managing and retrieving audio files.<br/>This doctoral research aims to discover and extract structural description from<br/>polyphonic music signals. As repetition and transformations of music structure creates a<br/>unique identity of music itself, extracting such information can link low-level and higherlevel<br/>descriptions of music signal and provide better quality access plus powerful way of<br/>interacting with audio content. Finding appropriate boundary truncations is indispensable<br/>in certain content-based applications. Thus, temporal audio segmentation at the semantic<br/>level and the identification of representative excerpts from music audio signal are also<br/>investigated. We make use of higher-level analysis technique for better segment<br/>truncation. From both theoretical and practical points of view, this research not only<br/>helps in increasing our knowledge of music structure but also facilitates in time-saving<br/>browsing and assessing of music.
dc.format application/pdf
dc.language.iso eng
dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
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.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.title Structural analysis and segmentation of music signals
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.modified 2017-09-25T21:26:33Z
dc.subject.keyword identification of representative music excerpts
dc.subject.keyword audio segmentation
dc.subject.keyword music structural analysis
dc.subject.keyword music content description
dc.subject.keyword identificación de fragmentos musicales
dc.subject.keyword segmentación de audio
dc.subject.keyword análisis estructural de la música
dc.subject.keyword descripción de contenido musical
dc.subject.keyword 004
dc.subject.keyword 531/534
dc.subject.keyword 78


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