Marxer Piñón, RicardSerra, XavierJaner Mestres, JordiUniversitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions2024-03-162024-03-162013-10-112013-10-112013-09-09http://hdl.handle.net/10230/21164Aquesta tesi proposa mètodes per tractar les limitacions de les tècniques existents de separació de fonts musicals en condicions de baixa i alta latència. En primer lloc, ens centrem en els mètodes amb un baix cost computacional i baixa latència. Proposem l'ús de la regularització de Tikhonov com a mètode de descomposició de l'espectre en el context de baixa latència. El comparem amb les tècniques existents en tasques d'estimació i seguiment dels tons, que són passos crucials en molts mètodes de separació. A continuació utilitzem i avaluem el mètode de descomposició de l'espectre en tasques de separació de veu cantada, baix i percussió. En segon lloc, proposem diversos mètodes d'alta latència que milloren la separació de la veu cantada, gràcies al modelatge de components específics, com la respiració i les consonants. Finalment, explorem l'ús de correlacions temporals i anotacions manuals per millorar la separació dels instruments de percussió i dels senyals musicals polifònics complexes.Esta tesis propone métodos para tratar las limitaciones de las técnicas existentes de separación de fuentes musicales en condiciones de baja y alta latencia. En primer lugar, nos centramos en los métodos con un bajo coste computacional y baja latencia. Proponemos el uso de la regularización de Tikhonov como método de descomposición del espectro en el contexto de baja latencia. Lo comparamos con las técnicas existentes en tareas de estimación y seguimiento de los tonos, que son pasos cruciales en muchos métodos de separación. A continuación utilizamos y evaluamos el método de descomposición del espectro en tareas de separación de voz cantada, bajo y percusión. En segundo lugar, proponemos varios métodos de alta latencia que mejoran la separación de la voz cantada, gracias al modelado de componentes que a menudo no se toman en cuenta, como la respiración y las consonantes. Finalmente, exploramos el uso de correlaciones temporales y anotaciones manuales para mejorar la separación de los instrumentos de percusión y señales musicales polifónicas complejas.This thesis proposes specific methods to address the limitations of current music source separation methods in low-latency and high-latency scenarios. First, we focus on methods with low computational cost and low latency. We propose the use of Tikhonov regularization as a method for spectrum decomposition in the low-latency context. We compare it to existing techniques in pitch estimation and tracking tasks, crucial steps in many separation methods. We then use the proposed spectrum decomposition method in low-latency separation tasks targeting singing voice, bass and drums. Second, we propose several high-latency methods that improve the separation of singing voice by modeling components that are often not accounted for, such as breathiness and consonants. Finally, we explore using temporal correlations and human annotations to enhance the separation of drums and complex polyphonic music signals.Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions266 p.application/pdfapplication/pdfengADVERTIMENT. 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.info:eu-repo/semantics/openAccessinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisProcessament de senyalsProcessament d'àudioProcessament d'àudio en temps realSeparació de fontsSeparació cega de fontsSeparació de fonts de músicaFactorització no negativa de matriusRegularització de TikhonovDescomposició espectralDescomposició del senyalEstimació de toSeguiment de toSeguiment de múltiples tonsReconeixement d'instrumentsModelatge de veu cantadaModelatge de la percussióProcesamiento de señalesProcesamiento de audioProcesamiento de audio en tiempo realSeparación de fuentesSeparación ciega de fuentesSeparación de fuentes de músicaFactorización no negativa de matricesRegularización de TikhonovDescomposición espectralDescomposición de la señalEstimación de tonoSeguimiento de múltiples tonosReconocimiento de instrumentosModelado de voz cantadaModelado de percusiónSignal processingAudio processingReal-time audio processingSource separationMusic source separationNon-negative matrix factorizationTikhonov regularizationSpectral decompositionSignal decompositionPitch estimationPitch trackingMultipitch trackingInstrument recognitionSinging voice modelingPercussion modeling62