Breve Memoria Investigación Agosto 2010-Julio 2011 David Rizo Valero gRFia - UA David Rizo Valero gRFia - UA.

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1 Breve Memoria Investigación Agosto 2010-Julio 2011 David Rizo Valero gRFia - UA David Rizo Valero gRFia - UA

2 Este año hemos trabajado en..

3 ILP - análisis melódico Finales Julio 2010: aprendizaje análisis melódico a partir de datos etiquetados  a partir de ILP y usando WEKA  pendiente de envío de nuevos resultados por Rafa Ramírez (UPF). Retomaremos en septiembre 2011

4 Reglas aprendidas con ILP: muy simples o demasiado específicas  melanalysis(A,B,[h]) :- tied(A,B,false),dur(A,B,1.0), !. % 1186.0/1195.0=0.992468619246862  melanalysis(A,B,[s]) :- tied(A,B,false),pred(A,B,C),next_dir(A,C,same),pred(A,C,D),pred(A,D,E),pr ed(A,E,F),pred(A,F,G),ratio(A,G,8.0), !.  % 1.0/2.0=0.5  melanalysis(A,B,[h]) :- tied(A,B,false),pred(A,B,C),next_dir(A,C,same),succ(A,B,D),succ(A,D,E),su cc(A,E,F),succ(A,F,G),instab(A,G,6), !.  % 2.0/3.0=0.666666666666667  melanalysis(A,B,[ap]) :- tied(A,B,false),pred(A,B,C),next_dir(A,C,same),instab(A,C,6),ratio(A,B,1.0)!  % 2.0/3.0=0.666666666666667  melanalysis(A,B,[h]) :- tied(A,B,false),pred(A,B,C),next_dir(A,C,same),instab(A,C,6), !.

5 Secuencias de vectores Agosto 2010: avión de vuelta de IZMIR  aplicación de la distancia entre secuencias de vectores de J.R. Rico

6 Secuencias de vectores  estamos trabajando en ello.... problemas actuales:  normalización  búsqueda de un subtema dentro de otro  Juanra ha desarrollado una distancia para medir esto (pendiente de experimentar con ella)

7 Secuencias de vectores (Ejemplos de melodías: cada gráfica es un tema y sus variaciones. Se puede ver gráficamente las diferencias)

8 Secuencias de vectores Necesitamos compararlo con métodos similares Contacto con Julián Urbano (Carlos III Madrid)  usa sistema basado en Bezier  ganador del último MIREX Ya tenemos los resultados de su sistema con nuestro corpus y formato en proceso....

9 (break) Tesis Descompresión mental tras tesis (se puede ver que todo “está en proceso...”)

10 Grafos musicales Comenzamos a intentar generar grafos rítmicos  usando representación propuesta por José Manuel  generamos fichero de texto con corpus PASCAL para Javier Gallego

11 Representación Grafo = 2 2 1111 1/2 1 1+1/2 1/2

12 Análisis armónico Objetivo: coordinar trabajos de Carlos y de Plácido  Análisis exhaustivo del estado del arte  Separación del análisis armónico en fases comunes a todos los trabajos anteriores  Nueva librería Java (a partir de la que ya tenemos) que soporte mejor conceptos musicales y esas fases interfaz para comunicación con OpenMusic (actualmente en proceso por parte de Carlos en París)  Descartamos LISP para el sistema de Plácido retomamos Java con la nueva librería

13 Análisis armónico  Análisis tonal académico Plácido: descartamos LISP de OpenMusic retomamos Java con la nueva librería de forma  que podamos comparar / intercambiar partes con el análisis acórdico de Carlos  que podamos comunicarlo con OpenMusic desarrollamos nuevo sistema que combina el análisis melódico con el armónico en construcción (Plácido + conservatorio Alicante y Murcia) grountruth

14 Análisis armónico Hemos intentado construir un modelo de acordes usando la BBDD de Wikifonia  importamos MusicXML con notación de acordes  895 ficheros de test  2828 de train  usando HMM  Estados: Acorde1 Acorde2 Acorde 1 Observables: Nota1 Nota2 Nota3 Nota4 Nota 5 Nota 6 Nota 7 Nota 8 Nota 9 en proceso...

15 Queries / motivos k-testables Hipótesis:  motivos repetidos crearán estados con más ocurrencias  modelo ideal para buscar queries cortas en modelos construidos con melodías completas Probamos con reducción monódica de un extracto de la 5ª sinf. Beethoven con intervalos  se cumple la hipótesis en proceso...

16 Workshop - concurso a celebrar en Septiembre 2011, en Amsterdam junto al CLEF  Co-organizado por Nicola Orio y David Rizo  Orientada a resolver problemas reales  2 tareas identificación de versiones multimodal: recuperación basada en contenido y contexto

17 Identificación de versiones multimodal:  Audio, carátulas discos, metadatos (autor, nombres de pistas, género)  2 BBDD: fonoteca (ficheros música clásica) UA y RTI Italiana discos sin separación por pistas metadatos en varios idiomas, sin estructura

18 Recuperación basada en contenido y contexto: audio, carátulas discos, metadatos (autor, nombres de pistas, género): BBDD pistas audio etiquetada a mano con:  género, uso de la canción (correr, estudiar,...), autor, etc... Datos en redes sociales y radios online sobre cada uno de estos temas  relaciones entre las pistas  multiligüe

19 Visita a Lancaster Alan Marsden, análisis shenkeriano  propagación (reducción) de árboles basada en reglas musicales propuestas por Schenker (1868-1935)  misma hipótesis que nosotros melodías reducidas más adecuadas para ser comparadas que las originales soporta polifonía

20 Visita a Lancaster Dos objetivos:  comparar sus resultados con los míos migrando formato de su corpus de variaciones clásicas a MIDI aplicando nuestros sistemas de comparación musical  traducir su “matriz de reducción” a un árbol comparar árboles con nuestros métodos

21 Visita a Lancaster Más que satisfactoria En ambos casos se han programado todas las herramientas resultados preliminares en ambas tareas La visita ha generado muchas subtareas pendientes  (detallado en otra presentación de diapositivas) Nos propone pedir un proyecto europeo conjunto sobre el estudio de la similitud basada en variaciones de temas clásicos