A statistical pattern recognition approach to symbolic music classification

  1. Ponce de León Amador, Pedro José
Dirixida por:
  1. José M. Iñesta Quereda Director

Universidade de defensa: Universitat d'Alacant / Universidad de Alicante

Fecha de defensa: 26 de setembro de 2011

Tribunal:
  1. Francesc Josep Ferri Rabasa Presidente/a
  2. Luisa Micó Andrés Secretaria
  3. Carlos augusto Agon Amado Vogal
  4. Rafael Ramírez Meléndez Vogal
  5. Nicola Orio Vogal
Departamento:
  1. LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS

Tipo: Tese

Teseo: 314111 DIALNET lock_openRUA editor

Resumo

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.