A Data-driven bayesian approach to automatic rhythm analysis of indian art music
Ajay Srinivasamurthy · LA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2016
Las colecciones de música son cada vez mayores y más variadas, haciendo necesarias nuevas fórmulas para su organización automática. El análisis automático del ritmo tiene como fin la extracción de información rítmica de grabaciones musicales y es una de las principales áreas de investigación en la disciplina de recuperación de la información musical (MIR por sus siglas en inglés). La dimensión rítmica de la música es específica a una cultura y por tanto su análisis requiere métodos que incluyan el contexto cultural. Las complejidades rítmicas de la música clásica de la India, una de las mayores tradiciones musicales del mundo, no han sido tratadas hasta la fecha en MIR, motivo por el cual la elegimos como nuestro principal objeto de estudio. Nuestra intención es abordar cuestiones de análisis rítmico aún no tratadas en MIR con el fin de contribuir a la disciplina con nuevos métodos sensibles al contexto cultural y generalizables a otras tradiciones musicales. El objetivo de la tesis es el desarrollo de técnicas de procesamiento de señales y aprendizaje automático dirigidas por datos para el análisis, descripción y descubrimiento automáticos de estructuras y patrones rítmicos en colecciones de audio de música clásica de la India. Tras identificar retos y posibilidades, así como varias tareas de investigación relevantes para este objetivo, detallamos la elaboración del corpus de estudio y conjuntos de datos, fundamentales para métodos dirigidos por datos. A continuación, nos centramos en las tareas de análisis métrico y descubrimiento de patrones de percusión. El análisis métrico consiste en la alineación de eventos métricos a diferentes niveles con una grabación de audio. En la tesis formulamos las tareas de deducción de metro, seguimiento de metro y seguimiento informado de metro de acuerdo a la tradición estudiada, se evalúan diferentes modelos bayesianos capaces de incorporar explícitamente información de estructuras métricas de niveles superiores y se proponen nuevas extensiones. Los métodos propuestos superan las limitaciones de las propuestas existentes y los resultados indican la efectividad del análisis informado de metro. La percusión en la música clásica de la India utiliza onomatopeyas para la transmisión del repertorio y la técnica. Utilizamos estas sílabas para definir, representar y descubrir patrones en grabaciones de solos de percusión. A tal fin generamos una transcripción automática basada en un modelo oculto de Márkov, seguida de una búsqueda aproximada de subcadenas usando una biblioteca de patrones de percusión derivada de datos. Experimentos preliminares en patrones de percusión de ópera de Pekín, y en grabaciones de solos de tabla y mridangam, demuestran la utilidad de estas sílabas, identificando nuevos retos para el desarrollo de sistemas prácticos de descubrimiento. Las tecnologías resultantes de esta investigación son parte de un conjunto de herramientas desarrollado en el proyecto CompMusic para el mejor entendimiento y organización de la música clásica de la India, con el objetivo de proveer una experiencia mejorada de escucha y descubrimiento de música. Estos datos y herramientas pueden ser también relevantes para estudios musicológicos dirigidos por datos y otras tareas de MIR que puedan beneficiarse de análisis automáticos de ritmo.