Investigating the Perceptual Validity of Evaluation Metrics for Automatic Piano Music Transcription

Automatic Music Transcription (AMT) is usually evaluated using low-level criteria, typically by counting the numbers of errors, with equal weighting. Yet, some errors (e.g. out-of-key notes) are more salient than others. In this study, we design an online listening test to gather judgements about AMT quality. These judgements take the form of pairwise comparisons of transcriptions of the same music by pairs of different AMT systems. We investigate how these judgements correlate with benchmark metrics, and find that although they match in many cases, agreement drops when comparing pairs with similar scores, or pairs of poor transcriptions. We show that onset-only notewise F-measure is the benchmark metric that correlates best with human judgement, all the more so with higher onset tolerance thresholds. We define a set of features related to various musical attributes, and use them to design a new metric that correlates significantly better with listeners' quality judgements. We examine which musical aspects were important to raters by conducting an ablation study on the defined metric, highlighting the importance of the rhythmic dimension (tempo, meter). We make the collected data entirely available for further study, in particular to evaluate the perceptual relevance of new AMT metrics

Educação musical e tecnologia:: na busca por um sistema de avaliação para o EaD em música

Este estudo tem abordagem histórico-hermenêutica e caráter exploratório-propositivo, referindo-se a experiências ainda pontuais com ferramentas automatizadas de verificação de aprendizagem e avaliação musicais, em ambientes virtuais. De certo modo, transitando entre relato de experiência e ensaio, busca motivar a criação de um Sistema de Avaliação específico para aprendizagem, na formação musical em contexto de EaD mediado pela internet, em suas dimensões institucional, pedagógica, didática e tecnológica. Conclui, apontando aspectos de posicionamento valorativo frente a essa última dimensão

Modelling Professional Singers: A Bayesian Machine Learning Approach with Enhanced Real-time Pitch Contour Extraction and Onset Processing from an Extended Dataset.

Singing signals are one of the input data that computer systems need to analyse, and singing is part of all the cultures in the world. However, although there have been several studies on audio signal processing during the last three decades, it is still an active research area because most of the available algorithms in the literature require improvement due to the complexity of audio/music signals. More efforts are needed for analysing sounds/music in a real-time environment since the algorithms should work only on the past data, while in an offline system, all the required data are available. In addition, the complexity of the data will be increased if the audio signals come from singing due to the unique features of singing signals (such as vocal system, vibration, pitch drift, and tuning approach) that make the signals different and more complicated than those from an instrument. This thesis is mainly focused on analysing singing signals and better understanding how trained- professional singers sing the pitch frequency and duration of the notes according to their position in a piece of music and the singing technique applied. To do this, it is discovered that by incorporating singing features, such as gender and BPM, a real-time pitch detection algorithm can be found to estimate fundamental frequencies with fewer errors. In addition, two novel algorithms were proposed, one for smoothing pitch contours and another for estimating onset, offset, and the transition between notes. These two algorithms showed better results as compared to several other state-of-the-art algorithms. Moreover, a new vocal dataset that included several annotations for 2688 singing files was published. Finally, this thesis presents two models for calculating pitches and the duration of notes according to their positions in a piece of music. In conclusion, optimizing results for pitch-oriented Music Information Retrieval (MIR) algorithms necessitates adapting/selecting them based on the unique characteristics of the signals. Achieving a universal algorithm that performs exceptionally well on all data types remains a formidable challenge given the current state of technology

Challenges 2017: aprender nas nuvens, learning in the clouds: atas da X Conferência Internacional de Tecnologias de Informação e Comunicação na Educação

A conferência Challenges comemora em 2017 a sua décima edição, consolidando, assim, o reconhecimento como um dos mais significativos eventos no âmbito da educação com as novas tecnologias em Portugal. Ao longo destas dez edições a Challenges afirma-se como um marco indelével na agenda dos investigadores, educadores e professores portugueses de todos os níveis de ensino, formando uma comunidade dinâmica que, recorrentemente, traz consigo novos colegas. A cada edição, a Challenges conquista novos “adeptos” e expande-se além-fronteiras, chegando à generalidade dos países lusófonos e a outros, como a Espanha ou a Venezuela, o Reino Unido ou a Mongólia, tornando-se num espaço de debate intercontinental! A X Conferência Internacional de Tecnologias de Informação e Comunicação na Educação – Challenges 2017, recebeu mais de 200 participantes, para além de oradores convidados e membros das diversas comissões, e contou com a apresentação pública de 109 comunicações orais e 22 apresentações em formato poster, cujos textos se publicam neste livro de atas. No contexto de uma sociedade cada vez mais digital, o envolvimento de cerca de 300 autores faz com que a Challenges se afirme como um espaço de partilha e de reflexão no domínio da investigação e da inovação educacional relacionada com as Tecnologias de Informação e Comunicação. O lema “Aprender nas nuvens, Learning in the clouds”, adotado nesta décima edição da Challenges, impõe-se pelas referências tecnológicas implícitas que nos remetem para a computação e para a aprendizagem em rede e na rede e para a mobilidade, mas, “Aprender nas nuvens, Learning in the clouds”, pelo seu plural, remete-nos também para leituras adicionais, para outros significados.“Aprender nas nuvens, Learning in the clouds”, por similitude com “andar nas nuvens”, remete-nos para a esfera do sonho e da fantasia, da paixão e do entusiasmo. Com “Aprender nas nuvens, Learning in the clouds” é a esse entusiasmo que quisemos prestar homenagem. O entusiasmo de aprender numa sociedade em constante mudança, num tempo em que o potencial das tecnologias nos leva para mundos muito diversos.info:eu-repo/semantics/publishedVersio