A statistical pattern recognition approach to symbolic music classification
- Ponce de León Amador, Pedro José
- José M. Iñesta Quereda Director
Defence university: Universitat d'Alacant / Universidad de Alicante
Fecha de defensa: 26 September 2011
- Francesc Josep Ferri Rabasa Chair
- Luisa Micó Andrés Secretary
- Carlos augusto Agon Amado Committee member
- Rafael Ramírez Meléndez Committee member
- Nicola Orio Committee member
Type: Thesis
Abstract
El trabajo se enmarca en el dominio de Recuperación de Música por Ordenador, a partir de fuentes simbólicas (partituras digitales o similares). En concreto, se plantean soluciones computacionales mediante la aplicación de técnicas estadísticas de reconocimiento de formas a dos problemas: la selección automática de partes melódicas en obras polifónicas y la clasificación automática de géneros musicales. Entre las posibles aplicaciones de estas técnicas está la catalogación, indexación y recuperación automática de obras musicales, basadas en su contenido, de grandes bases de datos que contienen obras en formato simbólico (partituras digitales, archivos MIDI, etc.). Otras aplicaciones, en el ámbito de la musicología computacional, incluyen la caracterización de géneros musicales y melodías mediante el análisis automático del contenido de grandes volúmenes de obras musicales.