Generating structured music for bagana using quality metrics based on Markov models.

This research is partially supported by the project Lrn2Cre8 which acknowledges the financial support of the Future and Emerging Technologies (FET) programme within the Seventh Framework Programme for Research of the European Commission, under FET Grant No. 610859

L’ethnomusicologie computationnelle : pour un renouveau de la discipline

Près de dix ans après la publication de l’article Computational Ethnomusicology (2007), l’ethnomusicologie computationnelle s’est largement développée et a conquis une légitimité institutionnelle et académique. Pourtant, peu d’ethnomusicologues – au sens traditionnel du terme – investissent ce champ de recherche. A la lumière de collaborations menées ces dernières années sur des problématiques diverses (le timbre instrumental de cordophones indiens ou la construction motivique de chants éthiopiens), nous examinons la nature des différentes approches de l’ethnomusicologie computationnelle, les obstacles qui se dressent lorsqu’on aborde cette discipline et enfin en quoi l’approche computationnelle peut apporter un renouveau épistémologique et méthodologique, et constituer une véritable opportunité de renouveau (inter)disciplinaire pour l’ethnomusicologie

Methodological contributions by means of machine learning methods for automatic music generation and classification

189 p.Ikerketa lan honetan bi gai nagusi landu dira: musikaren sorkuntza automatikoa eta sailkapena. Musikaren sorkuntzarako bertso doinuen corpus bat hartu da abiapuntu moduan doinu ulergarri berriak sortzeko gai den metodo bat sortzeko. Doinuei ulergarritasuna hauen barnean dauden errepikapen egiturek ematen dietela suposatu da, eta metodoaren hiru bertsio nagusi aurkeztu dira, bakoitzean errepikapen horien definizio ezberdin bat erabiliz.Musikaren sailkapen automatikoan hiru ataza garatu dira: generoen sailkapena, familia melodikoen taldekatzea eta konposatzaileen identifikazioa. Musikaren errepresentazio ezberdinak erabili dira ataza bakoitzerako, eta ikasketa automatikoko hainbat teknika ere probatu dira, emaitzarik hoberenak zeinek ematen dituen aztertzeko.Gainbegiratutako sailkapenaren alorrean ere binakako sailkapenaren gainean lana egin da, aurretik existitzen zen metodo bat optimizatuz. Hainbat datu baseren gainean probatu da garatutako teknika, baita konposatzaile klasikoen piezen ezaugarriez osatutako datu base batean ere

Pattern and Antipattern Discovery in Ethiopian Bagana Songs

info:eu-repo/semantics/publishe