Violin perfomance analysis using weak supervision

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• dc.contributor.author Tamer, Nazif Can
• dc.contributor.other Serra Casals, Xavier
• dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
• dc.date.accessioned 2024-10-23T01:35:42Z
• dc.date.available 2024-10-23T01:35:42Z
• dc.date.issued 2024-10-22T10:48:00Z
• dc.date.issued 2024-10-02
• dc.date.issued 2025-10-02T02:00:00Z
• dc.date.modified 2024-10-22T14:26:42Z
• dc.description.abstract This thesis investigates the development of core Music Information Retrieval (MIR) technologies for Violin Performance Analysis, addressing both data and label scarcity. To mitigate data scarcity, the Violin Repertoire Dataset, a large-scale collection of pedagogically motivated repertoire, is introduced. To address label scarcity, weak supervision techniques like regularized self training and forced alignment are utilized. The research focuses on developing pitch estimation, transcription, and playing technique detection algorithms for practical applications in music education. Additionally, the analysis considers direct estimation of violin performance parameters under piano accompaniment, a common scenario in exams and auditions. Quantitative results suggest that domain-specific applications, supported by the Violin Repertoire Dataset and weakly-supervised learning methods, deliver high-quality performances in several violin performance analysis tasks.
• dc.description.abstract Esta tesis investiga el desarrollo de tecnologías fundamentales de Recuperación de Información Musical (MIR) para el Análisis de la Interpretación del Violín, abordando tanto la escasez de datos como de etiquetas. Para mitigar la escasez de datos, se introduce el Violin Repertoire Dataset, una colección a gran escala de repertorio motivado pedagógicamente. Para abordar la escasez de etiquetas, se utilizan técnicas de supervisión débil como el autoentrenamiento regularizado y la alineación forzada. La investigación se centra en desarrollar algoritmos de estimación de tono, transcripción y detección de técnicas de interpretación para aplicaciones prácticas en la educación musical. Además, el análisis considera la estimación directa de parámetros de interpretación del violín bajo acompañamiento de piano, un escenario común en exámenes y audiciones. Los resultados cuantitativos sugieren que las aplicaciones específicas del dominio, respaldadas por el Violin Repertoire Dataset y los métodos de aprendizaje débilmente supervisados, ofrecen interpretaciones de alta calidad en varias tareas de análisis de interpretación del violín.
• dc.description.abstract Programa de Doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
• dc.format 150 p.
• dc.format application/pdf
• dc.identifier http://hdl.handle.net/10803/692368
• dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/68313
• dc.language.iso eng
• dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
• dc.rights L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• dc.rights http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• dc.rights info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
• dc.source TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
• dc.subject.keyword Music performance analysis
• dc.subject.keyword Pitch estimation
• dc.subject.keyword Automatic music transcription
• dc.subject.keyword Instrument playing technique
• dc.subject.keyword Violin
• dc.subject.keyword Weakly-supervised learning
• dc.subject.keyword Pseudo labeling
• dc.subject.keyword Self-training
• dc.subject.keyword Weak supervision
• dc.subject.keyword Análisis de interpretación musical
• dc.subject.keyword Estimación de tono
• dc.subject.keyword Transcripción automática de música
• dc.subject.keyword Técnica de interpretación instrumental
• dc.subject.keyword Violín
• dc.subject.keyword Pseudoetiquetado
• dc.subject.keyword Autoentrenamiento
• dc.subject.keyword Supervisión débil
• dc.subject.keyword 62
• dc.title Violin perfomance analysis using weak supervision
• dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
• dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion