Recognition of variations using automatic Schenkerian reduction.

Experiments on techniques to automatically recognise whether or not an extract of music is a variation of a given theme are reported, using a test corpus derived from ten of Mozart's sets of variations for piano. Methods which examine the notes of the 'surface' are compared with methods which make use of an automatically derived quasi-Schenkerian reduction of the theme and the extract in question. The maximum average F-measure achieved was 0.87. Unexpectedly, this was for a method of matching based on the surface alone, and in general the results for matches based on the surface were marginally better than those based on reduction, though the small number of possible test queries means that this result cannot be regarded as conclusive. Other inferences on which factors seem to be important in recognising variations are discussed. Possibilities for improved recognition of matching using reduction are outlined

A statistical analysis of the ABC music notation corpus: exploring duplication

This paper presents a statistical analysis of the abc music notation corpus. The corpus contains around 435,000 transcriptions of which just over 400,000 are folk and traditional music. There is significant duplication within the corpus and so a large part of the paper discusses methods to assess the level of duplication and the analysis then indicates a headline figure of over 165,000 distinct folk and traditional melodies. The paper also describes TuneGraph, an online, interactive user interface for exploring tune variants, based on visualising the proximity graph of the underlying melodies

Digitale Erschließung einer Sammlung von Volksliedern aus dem deutschsprachigen Raum

Dieser Beitrag beschreibt ein laufendes Projekt zur digitalen Erschließung einer großen Sammlung von Volksliedern aus dem deutschsprachigen Raum, mit dem Ziel diese später über ein öffentliches Informationssystem verfügbar zu machen. Mithilfe dieses Informationssystems soll neben der üblichen Exploration gescannter Faksimiles der Originalliedblätter zusätzlich ein quantitativer Zugang zu den Daten ermöglicht werden, der diese anhand unterschiedlicher Parameter durchsuchbar und analysierbar macht. Ziel des Projekts ist also nicht nur, einen in dieser Form einzigartigen Bestand an Liedblättern nachhaltig digital zu erschließen und zugänglich zu machen, sondern darüber hinaus computergestützt nach Auffälligkeiten in Form wiederkehrender Phrasen und Themen oder melodischen Universalien zu suchen, die für verschiedene Regionen oder Zeitabschnitte charakteristisch sind

TuneGraph, an online visual tool for exploring melodic similarity

This paper presents TuneGraph, an online visual tool for exploring melodic similarity. The underlying data comes from a large index of online music, all transcribed in abc notation, and TuneGraph uses a melodic similarity metric to derive a proximity graph representing similarities within the index. A rich but dense graph is built and then sparsfied weak, non-essential edges. From this a local graph is extracted for each vertex, aimed at indicating close variants of, and similar melodies to, the underlying tune represented by the vertex. Finally an interactive user interface displays each local graph on that tune's webpage, allowing the user to explore melodically similar tunes

V Conferência Ibérica de Inovação na Educação com TIC: ieTIC2019: livro de resumos

Os tempos actuais são estimulantes para quem tem de estudar e aprender. Pela primeira vez há a possibilidade de acesso livre ao conhecimento, à sua explicação e à sua partilha. Tal é possibilitado pelas Tecnologias de Informação e de Comunicação e assim continuará no futuro. Conhecê-las, aplicá-las no processo de ensino/aprendizagem, enquadrá-las no sistema de valores da sociedade aberta e da cidadania responsável, é uma necessidade de quem investiga, de quem ensina e de quem decide.O ieTIC, através dos seus quatro eixos temáticos, continua a permitir-nos a construir conhecimento sobre as TIC e a explorar novas avenidas de práticas pedagógicas que desafiam os papéis tradicionais de professor e de aluno. O ieTIC ajuda-nos a recordar que o século XXI não é igual ao que está para trás!info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Music similarity analysis using the big data framework spark

A parameterizable recommender system based on the Big Data processing framework Spark is introduced, which takes multiple tonal properties of music into account and is capable of recommending music based on a user's personal preferences. The implemented system is fully scalable; more songs can be added to the dataset, the cluster size can be increased, and the possibility to add different kinds of audio features and more state-of-the-art similarity measurements is given. This thesis also deals with the extraction of the required audio features in parallel on a computer cluster. The extracted features are then processed by the Spark based recommender system, and song recommendations for a dataset consisting of approximately 114000 songs are retrieved in less than 12 seconds on a 16 node Spark cluster, combining eight different audio feature types and similarity measurements.Ein parametrisierbares Empfehlungssystem, basierend auf dem Big Data Framework Spark, wird präsentiert. Dieses berücksichtigt verschiedene klangliche Eigenschaften der Musik und erstellt Musikempfehlungen basierend auf den persönlichen Vorlieben eines Nutzers. Das implementierte Empfehlungssystem ist voll skalierbar. Mehr Lieder können dem Datensatz hinzugefügt werden, mehr Rechner können in das Computercluster eingebunden werden und die Möglichkeit andere Audiofeatures und aktuellere Ähnlichkeitsmaße hizuzufügen und zu verwenden, ist ebenfalls gegeben. Des Weiteren behandelt die Arbeit die parallele Berechnung der benötigten Audiofeatures auf einem Computercluster. Die Features werden von dem auf Spark basierenden Empfehlungssystem verarbeitet und Empfehlungen für einen Datensatz bestehend aus ca. 114000 Liedern können unter Berücksichtigung von acht verschiedenen Arten von Audiofeatures und Abstandsmaßen innerhalb von zwölf Sekunden auf einem Computercluster mit 16 Knoten berechnet werden

Automatic Transcription of Bass Guitar Tracks applied for Music Genre Classification and Sound Synthesis

Musiksignale bestehen in der Regel aus einer Überlagerung mehrerer Einzelinstrumente. Die meisten existierenden Algorithmen zur automatischen Transkription und Analyse von Musikaufnahmen im Forschungsfeld des Music Information Retrieval (MIR) versuchen, semantische Information direkt aus diesen gemischten Signalen zu extrahieren. In den letzten Jahren wurde häufig beobachtet, dass die Leistungsfähigkeit dieser Algorithmen durch die Signalüberlagerungen und den daraus resultierenden Informationsverlust generell limitiert ist. Ein möglicher Lösungsansatz besteht darin, mittels Verfahren der Quellentrennung die beteiligten Instrumente vor der Analyse klanglich zu isolieren. Die Leistungsfähigkeit dieser Algorithmen ist zum aktuellen Stand der Technik jedoch nicht immer ausreichend, um eine sehr gute Trennung der Einzelquellen zu ermöglichen. In dieser Arbeit werden daher ausschließlich isolierte Instrumentalaufnahmen untersucht, die klanglich nicht von anderen Instrumenten überlagert sind. Exemplarisch werden anhand der elektrischen Bassgitarre auf die Klangerzeugung dieses Instrumentes hin spezialisierte Analyse- und Klangsynthesealgorithmen entwickelt und evaluiert.Im ersten Teil der vorliegenden Arbeit wird ein Algorithmus vorgestellt, der eine automatische Transkription von Bassgitarrenaufnahmen durchführt. Dabei wird das Audiosignal durch verschiedene Klangereignisse beschrieben, welche den gespielten Noten auf dem Instrument entsprechen. Neben den üblichen Notenparametern Anfang, Dauer, Lautstärke und Tonhöhe werden dabei auch instrumentenspezifische Parameter wie die verwendeten Spieltechniken sowie die Saiten- und Bundlage auf dem Instrument automatisch extrahiert. Evaluationsexperimente anhand zweier neu erstellter Audiodatensätze belegen, dass der vorgestellte Transkriptionsalgorithmus auf einem Datensatz von realistischen Bassgitarrenaufnahmen eine höhere Erkennungsgenauigkeit erreichen kann als drei existierende Algorithmen aus dem Stand der Technik. Die Schätzung der instrumentenspezifischen Parameter kann insbesondere für isolierte Einzelnoten mit einer hohen Güte durchgeführt werden.Im zweiten Teil der Arbeit wird untersucht, wie aus einer Notendarstellung typischer sich wieder- holender Basslinien auf das Musikgenre geschlossen werden kann. Dabei werden Audiomerkmale extrahiert, welche verschiedene tonale, rhythmische, und strukturelle Eigenschaften von Basslinien quantitativ beschreiben. Mit Hilfe eines neu erstellten Datensatzes von 520 typischen Basslinien aus 13 verschiedenen Musikgenres wurden drei verschiedene Ansätze für die automatische Genreklassifikation verglichen. Dabei zeigte sich, dass mit Hilfe eines regelbasierten Klassifikationsverfahrens nur Anhand der Analyse der Basslinie eines Musikstückes bereits eine mittlere Erkennungsrate von 64,8 % erreicht werden konnte.Die Re-synthese der originalen Bassspuren basierend auf den extrahierten Notenparametern wird im dritten Teil der Arbeit untersucht. Dabei wird ein neuer Audiosynthesealgorithmus vorgestellt, der basierend auf dem Prinzip des Physical Modeling verschiedene Aspekte der für die Bassgitarre charakteristische Klangerzeugung wie Saitenanregung, Dämpfung, Kollision zwischen Saite und Bund sowie dem Tonabnehmerverhalten nachbildet. Weiterhin wird ein parametrischerAudiokodierungsansatz diskutiert, der es erlaubt, Bassgitarrenspuren nur anhand der ermittel- ten notenweisen Parameter zu übertragen um sie auf Dekoderseite wieder zu resynthetisieren. Die Ergebnisse mehrerer Hötest belegen, dass der vorgeschlagene Synthesealgorithmus eine Re- Synthese von Bassgitarrenaufnahmen mit einer besseren Klangqualität ermöglicht als die Übertragung der Audiodaten mit existierenden Audiokodierungsverfahren, die auf sehr geringe Bitraten ein gestellt sind.Music recordings most often consist of multiple instrument signals, which overlap in time and frequency. In the field of Music Information Retrieval (MIR), existing algorithms for the automatic transcription and analysis of music recordings aim to extract semantic information from mixed audio signals. In the last years, it was frequently observed that the algorithm performance is limited due to the signal interference and the resulting loss of information. One common approach to solve this problem is to first apply source separation algorithms to isolate the present musical instrument signals before analyzing them individually. The performance of source separation algorithms strongly depends on the number of instruments as well as on the amount of spectral overlap.In this thesis, isolated instrumental tracks are analyzed in order to circumvent the challenges of source separation. Instead, the focus is on the development of instrument-centered signal processing algorithms for music transcription, musical analysis, as well as sound synthesis. The electric bass guitar is chosen as an example instrument. Its sound production principles are closely investigated and considered in the algorithmic design.In the first part of this thesis, an automatic music transcription algorithm for electric bass guitar recordings will be presented. The audio signal is interpreted as a sequence of sound events, which are described by various parameters. In addition to the conventionally used score-level parameters note onset, duration, loudness, and pitch, instrument-specific parameters such as the applied instrument playing techniques and the geometric position on the instrument fretboard will be extracted. Different evaluation experiments confirmed that the proposed transcription algorithm outperformed three state-of-the-art bass transcription algorithms for the transcription of realistic bass guitar recordings. The estimation of the instrument-level parameters works with high accuracy, in particular for isolated note samples.In the second part of the thesis, it will be investigated, whether the sole analysis of the bassline of a music piece allows to automatically classify its music genre. Different score-based audio features will be proposed that allow to quantify tonal, rhythmic, and structural properties of basslines. Based on a novel data set of 520 bassline transcriptions from 13 different music genres, three approaches for music genre classification were compared. A rule-based classification system could achieve a mean class accuracy of 64.8 % by only taking features into account that were extracted from the bassline of a music piece.The re-synthesis of a bass guitar recordings using the previously extracted note parameters will be studied in the third part of this thesis. Based on the physical modeling of string instruments, a novel sound synthesis algorithm tailored to the electric bass guitar will be presented. The algorithm mimics different aspects of the instrument’s sound production mechanism such as string excitement, string damping, string-fret collision, and the influence of the electro-magnetic pickup. Furthermore, a parametric audio coding approach will be discussed that allows to encode and transmit bass guitar tracks with a significantly smaller bit rate than conventional audio coding algorithms do. The results of different listening tests confirmed that a higher perceptual quality can be achieved if the original bass guitar recordings are encoded and re-synthesized using the proposed parametric audio codec instead of being encoded using conventional audio codecs at very low bit rate settings

A measure of melodic similarity based on a graph representation of the music structure

Content-based music retrieval requires to define a similarity measure between music documents. In this paper, we propose a novel similarity measure between melodic content, as represented in symbolic notation, that takes into account musicological aspects on the structural function of the melodic elements. The approach is based on the representation of a collection of music scores with a graph structure, where terminal nodes directly describe the music content, internal nodes represent its incremental generalization, and arcs denote the relationships among them. The similarity between two melodies can be computed by analyzing the graph structure and finding the shortest path between the corresponding nodes inside the graph. Preliminary results in terms of music similarity are presented using a small test collection

2014 Digital Rsearch in the Humanities and Arts (Full (DRHA): Full paper proceedings

This publication includes a selection of peer reviewed academic papers. The full paper/Proceedings publication for the DRHA2014 conference showcase up to-date discussions, dynamic debates and innovative keynotes and aims to open a discussion on defining digital communication futures, as a theme that connects interdisciplinary practices, focusing particularly on issues of communication and its impact on creative industries