Sistema para la medición de similitud musical, usando marcadores expresivos con respecto a la intensidad acústica y métricas temporales

La comprensión sobre el concepto de música puede llevar a discusiones relacionadas con la estructura musical, clasificación y problemas semánticos, porque la idea simple de la música en sí misma puede ser abstracta. Hay una definición psicológica por G. Widmer y W. Goebl para la interpretación musical como la acción de mejorar la interacción humana con la música, usando varios parámetros de la teoría musical como la duración de las notas, la dinámica, la articulación, etc. pero ¿cómo garantizar la identificación de marcadores expresivos de forma objetiva? Por ello el sistema propuesto actuaría como agente inteligente de control en casos de plagio usando marcadores expresivos, la transformada discreta del coseno y el coeficiente de correlación de Pearson para su desarrollo. La metodología para desarrollar la métrica de similitud musical se describe en la siguiente serie de etapas. La etapa inicial 1 consta de la lectura y almacenamiento de la señal de audio o de varias señales de consulta con tal de automatizar la tarea de consulta para otorgar flexibilidad al usuario; en la etapa 2 se realiza un preprocesamiento de la señal normalizándola con respecto a los niveles de intensidad acústica en escala logarítmica descritos por la ISO 6926:2016, luego se ejecuta un submuestreo de dicha señal a 44.1KHz, dicha elección esta relacionada con la frecuencia máxima permitida por el teorema de Nyquist y finalmente se promedia la información de los canales para convertir la muestra de audio a una señal monofónica. Durante la etapa 3 y 4 se realiza el procesamiento de las señales, dicha etapa consta de un análisis frecuencial y temporal de la señal para generar una lista de candidatos usando el espectrograma del audio. La etapa 5 consiste en el desarrollo de un algoritmo de similitud que usa la transformada discreta del coseno para reducir el costo computacional y el coeficiente de correlacción de Pearson para identificar tendencias de similitud.

• Autores: Jimenez Medina, Mauro Alejandro; López Miranda, Juan Sebastián
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8478
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/8478
• Palabra clave: métricas temporales, marcadores expresivos, espectrograma, transformada discreta del coseno, coeficiente de correlación de Pearson.; temporary metrics, expressive parameters, spectrogram, discrete cosine transform, Pearson correlation coefficient.
• License: Universidad del Norte