Towards the Automatic Analysis of Metric Modulations

PhDThe metrical structure is a fundamental aspect of music, yet its automatic analysis from audio recordings remains one of the great challenges of Music Information Retrieval (MIR) research. This thesis is concerned with addressing the automatic analysis of changes of metrical structure over time, i.e. metric modulations. The evaluation of automatic musical analysis methods is a critical element of the MIR research and is typically performed by comparing the machine-generated estimates with human expert annotations, which are used as a proxy for ground truth. We present here two new datasets of annotations for the evaluation of metrical structure and metric modulation estimation systems. Multiple annotations allowed for the assessment of inter-annotator (dis)agreement, thereby allowing for an evaluation of the reference annotations used to evaluate the automatic systems. The rhythmogram has been identified in previous research as a feature capable of capturing characteristics of rhythmic content of a music recording. We present here a direct evaluation of its ability to characterise the metrical structure and as a result we propose a method to explicitly extract metrical structure descriptors from it. Despite generally good and increasing performance, such rhythm features extraction systems occasionally fail. When unpredictable, the failures are a barrier to usability and development of trust in MIR systems. In a bid to address this issue, we then propose a method to estimate the reliability of rhythm features extraction. Finally, we propose a two-fold method to automatically analyse metric modulations from audio recordings. On the one hand, we propose a method to detect metrical structure changes from the rhythmogram feature in an unsupervised fashion. On the other hand, we propose a metric modulations taxonomy rooted in music theory that relies on metrical structure descriptors that can be automatically estimated. Bringing these elements together lays the ground for the automatic production of a musicological interpretation of metric modulations.EPSRC award 1325200 and Omnifone Ltd

Estimation of the Reliability of Multiple Rhythm Features Extraction from a Single Descriptor.

ABSTRACT The provision of a reliability or confidence measure can be critical for the usage of a given feature in complex systems and real-world applications. However, feature extraction systems often do not provide one. In the present study we investigate the relationship between the entropy of a rhythmogram and the reliability of the extraction of multiple high level rhythm related features. The results show that this single descriptor has potential for estimating the reliability of multiple rhythm features extraction

Zoom arrière. L’ethnomusicologie à l’ère du Big Data

Les techniques d’extraction automatique d’information musicale appliquées à des répertoires de musiques traditionnelles ont ouvert de nouvelles perspectives dans le champ de l’ethnomusicologie. Si les chercheurs anglophones ont adopté le terme computational ethnomusicology pour désigner cette branche spécifique de l’ethnomusicologie, une même segmentation disciplinaire n’a pas eu lieu en France où ce nouveau champ de la recherche s’inscrit plus globalement dans le domaine des humanités numériques. Cet article collectif se propose de faire un état des lieux de la recherche dans ce domaine émergent. Nous nous interrogerons sur le devenir de l’ethnomusicologie dans ce contexte de « révolution numérique » où les dispositifs informatiques bouleversent d’ores et déjà les pratiques de recherche

Zoom arrière; l’ethnomusicologie à l’ère du Big Data

International audienc

Perspectives

La profonde dynamique de changement que connaissent toutes les sociétés contemporaines impose désormais de centrer le regard sur l’évolution des pratiques, des contextes, des modes de représentation et de diffusion, des modalités de transmission ou des phénomènes de revitalisation et de patrimonialisation. Ce dossier propose une réflexion prospective, s’appuyant sur les nouveaux axes de recherche, les terrains et les méthodes récemment apparus, ainsi que l’interdisciplinarité de plus en plus marquée qui caractérise l’ethnomusicologie aujourd’hui. La prise en compte de la mobilité, des phénomènes de migration, de la globalisation et de l’appropriation de cultures musicales exogènes, notamment par les outils issus de la « révolution numérique », ont imposé aux chercheurs de s’adapter et d’inventer une ethnomusicologie différente, à partir d’ethnographies inédites (par exemple sur les réseaux sociaux ou sur des terrains multi-situés), et nécessitant un nouveau type de positionnement