Comparative evaluation and combination of automatic rhythm description systems
Zapata González, José Ricardo · 2013
El analisis automatico musical del ritmo en audio, y mas concretamente el tempo y la deteccion de beats (Beat tracking), es uno de los problemas fundamentales en recuperacion de informacion de Musical (MIR). La deteccion automatica de beat es una valiosa herramienta para la solucion de otros problemas de MIR, ya que permite el analisis sincronizado de la musica con los beats para tareas tales como: segmentacion estructural de musica, deteccion de acordes, similitud musical, la deteccion de versiones de una cancion, mezcla automatica de canciones y sistemas interactivos musicales. Aunque la descripcion automatica de ritmo es un area de investigacion relativamente madura en MIR y diversos algoritmos se han propuesto, la estimacion tempo y la deteccion de beats siguen siendo un problema sin resolver. Recientes estudios comparativos de estos sitemas sugieren que ha habido pocas mejoras en el estado del arte en los ultimos anos. En esta tesis, describimos un nuevo metodo para la extraccion de beats en senales de audio que mide el grado de confianza de la estimacion, basado en la medicion del grado de similitud entre un comite de sistemas de deteccion de beats. Ademas, se presenta una variante a este metodo que solo requiere de un modelo unico de deteccion de beats y que utiliza varias funciones de deteccion de onsets como comite para la estimacion de similitud. Estos metodos se puede utilizar tambien para identificar canciones que son dificiles para la deteccion de beats sin la necesidad de intervencion humana. Utilizando el metodo propuesto, Hemos compilado una nueva base de datos que se compone de piezas que son dificiles para los algoritmos de deteccion de beats. A traves de una evaluacion internacional se demuestra que nuestro metodo proporciona el mas alto resultado en las medidas de ALMC y AMLT obtenidas en esta evaluacion hasta la fecha. Ademas, comparamos nuestro metodo con 20 sistemas de referencia en la mas grande base de datos existente para la deteccion de beats y demostramos que supera a todos los otros sistemas en todos los criterios de evaluacion utilizados. En este trabajo tambien llevamos a cabo una extensa evaluacion comparativa de los sistemas actuales de descripcion automatica ritmo. Para esto, Evaluamos 32 algoritmos de tempo y 16 sistemas de deteccion de beats que reflejan el estado del arte en el area con el fin de identificar sus caracteristicas e investigar la forma en que se pueden combinar para mejorar el rendimiento en esta area. Por ultimo, proponemos y evaluamos el uso de algoritmos de supresion de voz para senales de musica con voz predominante con el fin de mejorar el rendimiento de los metodos de deteccion de beats. Bibliografia: Bello, J., Daudet, L., Abdallah, S., Duxbury, C., Davies, M., & Sandler, M. B. (2005). A Tutorial on Onset Detection in Music Signals. Speech and Audio Processing, IEEE Transactions on, 13 (5), 1035-1047. Davies, M. E. P. & Plumbley, M. D. (2007). Context-dependent beat tracking of musical audio. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 15 (3), 1009-1020. Degara, N., Rua, E. A., Pena, A., Torres-guijarro, S., Davies, M. E. P., Plumbley, M. D., & Argones, E. (2012). Reliability-Informed Beat Tracking of Musical Signals. IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, 20 (1), 290-301. Gouyon, F., Klapuri, A. P., Dixon, S., Alonso, M., Tzanetakis, G., Uhle, C., & Cano, P. (2006). An experimental comparison of audio tempo induction algorithms. Audio, Speech, and Language Processing, IEEE Transactions on, 14 (5), 1832-1844. Gouyon, F. & Dixon, S. (2005). A Review of Automatic Rhythm Description Systems. Computer Music Journal, 29 (1), 34-54. Klapuri, A. P., Eronen, A. J., & Astola, J. T. J. (2006). Analysis of the meter of acoustic musical signals. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 14 (1), 342-355.