Questa tesi riguarda nuovi metodi di rappresentazione del segnale nel dominio tempo-frequenza, tali da mostrare le informazioni ricercate come dimensioni esplicite di un nuovo spazio. In particolare due trasformate sono introdotte: lo Spazio di Miscelazione Bivariato (Bivariate Mixture Space) e il Campo della Struttura Spettro-Temporale (Spectro-Temporal Structure-Field).
La prima trasformata mira a evidenziare le componenti latenti di un segnale bivariato basandosi sul comportamento di ogni componente frequenziale (ad esempio a fini di separazione delle sorgenti); la seconda trasformata mira invece all'incapsulamento di informazioni relative al vicinato di un punto in R^2 in un vettore associato al punto stesso, tale da descrivere alcune propriet\ue0 topologiche della funzione di partenza. Nel dominio dell'elaborazione digitale del segnale audio, il Bivariate Mixture Space pu\uf2 essere interpretato come un modo di investigare lo spazio stereofonico per operazioni di separazione delle sorgenti o di estrazione di informazioni, mentre lo Spectro-Temporal Structure-Field pu\uf2 essere usato per ispezionare lo spazio spettro-temporale (segregare suoni percussivi da suoni intonati o tracciae modulazioni di frequenza). Queste trasformate sono studiate e testate anche in relazione allo stato del'arte in campi come la separazione delle sorgenti, l'estrazione di informazioni e la visualizzazione dei dati.
Nel campo dell'informatica applicata al suono, queste tecniche mirano al miglioramento della rappresentazione del segnale nel dominio tempo-frequenza, in modo tale da rendere possibile l'esplorazione dello spettro anche in spazi alternativi, quali il panorama stereofonico o una dimensione virtuale che separa gli aspetti percussivi da quelli intonati.This thesis is about new methods of signal representation in time-frequency domain, so that required information is rendered as explicit dimensions in a new space. In particular two transformations are presented: Bivariate Mixture Space and Spectro-Temporal Structure-Field.
The former transform aims at highlighting latent components of a bivariate signal based on the behaviour of each frequency base (e.g. for source separation purposes), whereas the latter aims at folding neighbourhood information of each point of a R^2 function into a vector, so as to describe some topological properties of the function. In the audio signal processing domain, the Bivariate Mixture Space can be interpreted as a way to investigate the stereophonic space for source separation and Music Information Retrieval tasks, whereas the Spectro-Temporal Structure-Field can be used to inspect spectro-temporal dimension (segregate pitched vs. percussive sounds or track pitch modulations). These transformations are investigated and tested against state-of-the-art techniques in fields such as source separation, information retrieval and data visualization.
In the field of sound and music computing, these techniques aim at improving the frequency domain representation of signals such that the exploration of the spectrum can be achieved also in alternative spaces like the stereophonic panorama or a virtual percussive vs. pitched dimension
