Identificación Estructural Automática de Fragmentos Musicales

La identificación estructural automática es una de las líneas de investigación que forma parte de la Tecnología Musical, en la cual se aprovechan las técnicas ofrecidas por la Inteligencia Artificial (en especial el Aprendizaje Computacional) para simular el análisis de un músico experimentado en la identificación y descripción del diseño y la forma de una pieza musical. Los métodos actuales reportados en la literatura, ofrecen soluciones variadas en cuanto a la segmentación de piezas musicales y a la relación entre las divisiones propuestas, pero describen aún de forma muy simple y general las características sobresalientes, por tal razón se propuso una nueva forma de abordar el problema. Se desarrolló una metodología para la identificación estructural automática de piezas musicales que consta de: un proceso de fragmentación, una caracterización de los fragmentos contenidos, y una estrategia de búsqueda en profundidad de la mejor fragmentación posible. En el proceso de fragmentación se propusieron nuevas heurísticas para reducir el espacio de búsqueda y así recorrer las posibles fragmentaciones en un tiempo razonable. Dentro de las heurísticas se encuentra un novedoso algoritmo de particionamiento en frases fundamentado en conceptos de percepción de pausas rítmicas. Para la representación computacional de los fragmentos se propusieron nuevas características basadas en conceptos teóricos de forma y estructura. La identificación de los elementos estructurales y los rasgos característicos se realizó por medio del análisis de relaciones de similitud desde una aproximación de vistas múltiples por medio de técnicas de agrupamiento no supervisado. El algoritmo propuesto entrega como respuesta los rasgos característicos de la pieza en cuanto al agrupamiento de fragmentos similares y la discriminación de fragmentos diferenciales en cada una de las características exploradas, presentando de esta manera una descripción gráfica y numérica del diseño formal y permitiendo inferir con argumentos la estructura subyacente en la pieza musical.

• Autores: Torres Rodríguez, Carlos Andrés
• Fecha de publicación: 2015
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/53665
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/53665; http://bdigital.unal.edu.co/48284/
• Palabra clave: 0 Generalidades / Computer science, information and general works; 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; 78 Música / Music; Tecnología Musical; Inteligencia Artificial; Aprendizaje Computacional; Algoritmo de Búsqueda; Agrupamiento; Aprendizaje no Supervisado; Forma Musical; Music Technology; Artificial Intelligence; Machine Learning; Search Algorithm; Clustering; Unsupervised Learning; Musical Form
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional