Dublin Core
Title
Computer system for harmonic transcription of jazz music
Subject
781.34
Arte
Composición musical por computadores
Procesamiento computacional del sonido
Jazz
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2020
La transcripción automática de acordes es un tema ampliamente estudiado
por la comunidad científica, que presenta un problema complejo puesto que es
un concepto musical estrechamente relacionado a la percepción humana. En
los últimos años se han logrado sustanciales avances utilizando métodos de
aprendizaje profundo, sin embargo la mayoría de estos estudios se han desarrollado
sobre géneros musicales como el pop o el rock, no siendo generalizables
a la música de jazz, cuya naturaleza fuertemente improvisada causa que no se
cumplan muchos de los supuestos sobre cómo se percibe la armonía.
En esta investigación se presenta un sistema computacional para realizar
transcripción de acordes en canciones de jazz, abordando los desafíos específicos que éstas presentan e incorporando al análisis elementos musicales
propios del género. Esto se logra realizando un estudio detallado de subproblemas,
que nos permite tener un mejor entendimiento de cómo se debe adaptar
los métodos estándar sobre este género musical, para así integrar diferentes
elementos musicales en el análisis. Este sistema es capaz de obtener una representación de acordes del tipo “hoja guía” a partir del audio.
El primer subproblema abordado es la detección de cambios de notas
del bajo, puesto que éstos están estrechamente relacionadas con cambios de
acordes. Luego, se estudia la sincronización musical para lograr alinear los
diferentes segmentos repetidos de una canción y analizar el contenido musical
de cada uno de ellos. Por último se implementa el sistema de transcripción
de acordes utilizando una red neuronal convolucional recurrente, que logra
obtener en conjunto la secuencia de acordes y el pulso.
Esta metodología de transcripción de acordes logra un 71% de precisión
bajo la métrica de desempeño MIREX, que es mayor que los sistemas estado
del arte para la base de datos JAAH. Adicionalmente, tiene la ventaja que
logra transcribir acordes y detectar el pulso en conjunto.
por la comunidad científica, que presenta un problema complejo puesto que es
un concepto musical estrechamente relacionado a la percepción humana. En
los últimos años se han logrado sustanciales avances utilizando métodos de
aprendizaje profundo, sin embargo la mayoría de estos estudios se han desarrollado
sobre géneros musicales como el pop o el rock, no siendo generalizables
a la música de jazz, cuya naturaleza fuertemente improvisada causa que no se
cumplan muchos de los supuestos sobre cómo se percibe la armonía.
En esta investigación se presenta un sistema computacional para realizar
transcripción de acordes en canciones de jazz, abordando los desafíos específicos que éstas presentan e incorporando al análisis elementos musicales
propios del género. Esto se logra realizando un estudio detallado de subproblemas,
que nos permite tener un mejor entendimiento de cómo se debe adaptar
los métodos estándar sobre este género musical, para así integrar diferentes
elementos musicales en el análisis. Este sistema es capaz de obtener una representación de acordes del tipo “hoja guía” a partir del audio.
El primer subproblema abordado es la detección de cambios de notas
del bajo, puesto que éstos están estrechamente relacionadas con cambios de
acordes. Luego, se estudia la sincronización musical para lograr alinear los
diferentes segmentos repetidos de una canción y analizar el contenido musical
de cada uno de ellos. Por último se implementa el sistema de transcripción
de acordes utilizando una red neuronal convolucional recurrente, que logra
obtener en conjunto la secuencia de acordes y el pulso.
Esta metodología de transcripción de acordes logra un 71% de precisión
bajo la métrica de desempeño MIREX, que es mayor que los sistemas estado
del arte para la base de datos JAAH. Adicionalmente, tiene la ventaja que
logra transcribir acordes y detectar el pulso en conjunto.
Creator
Durán, Gabriel E.
Date
2020-10-29T10:56:40Z
2020-10-29T10:56:40Z
2020
Contributor
Cuadra, Patricio de la
Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Rights
acceso abierto
Format
ix, 99 páginas
application/pdf
Language
en
Type
tesis de maestría
Identifier
10.7764/tesisUC/ING/48185
https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/48185
https://repositorio.uc.cl/handle/11534/48185