PROYECTO FIN DE CARRERA.  Introducción y Motivación  Fundamentos del Sistema QbH  Diseño e Implementación  Test y Resultados  Conclusiones  Trabajo.

Presentación del tema: "PROYECTO FIN DE CARRERA.  Introducción y Motivación  Fundamentos del Sistema QbH  Diseño e Implementación  Test y Resultados  Conclusiones  Trabajo."— Transcripción de la presentación:

1 PROYECTO FIN DE CARRERA

2  Introducción y Motivación  Fundamentos del Sistema QbH  Diseño e Implementación  Test y Resultados  Conclusiones  Trabajo Futuro SUMARIO PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo

3  Introducción y Motivación  Fundamentos del Sistema QbH  Diseño e Implementación  Test y Resultados  Conclusiones  Trabajo Futuro PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 1. INTRODUCCIÓN Y MOTIVACIÓN

4  ¿Por qué Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov?  Query-by-Humming: Consulta mediante tarareo  HMMs: Técnica de reconocimiento 1. INTRODUCCIÓN Y MOTIVACIÓN PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo

5  ¿Por qué Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov?  Query-by-Humming: Consulta mediante tarareo  HMMs: Técnica de reconocimiento  Necesitamos métodos más naturales de acceso a la información PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 1. INTRODUCCIÓN Y MOTIVACIÓN

6  ¿Por qué Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov?  Query-by-Humming: Consulta mediante tarareo  HMMs: Técnica de reconocimiento  Necesitamos métodos más naturales de acceso a la información  Aplicaciones  Búsqueda de piezas musicales  Encontrar melodías similares PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 1. INTRODUCCIÓN Y MOTIVACIÓN

7  Comienzan a aparecer los primeros productos comerciales  Queryhammer  Sloud  Midomi PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 1. INTRODUCCIÓN Y MOTIVACIÓN

8  Comienzan a aparecer los primeros productos comerciales  Queryhammer  Sloud  Midomi  Numerosos frentes de investigación basados en la observación del contorno melódico (pitch)  Stephen Andel del MIT dice: El contorno melódico es una de las características más relevantes de la que hace uso el ser humano para la identificación de una pieza musical PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 1. INTRODUCCIÓN Y MOTIVACIÓN

9  Motivación para la realización del proyecto  Inexistencia de un sistema robusto y versátil de reconocimiento de melodías  Investigación sobre HMM-based QbH en 2010 (DICC de la Universidad de Ohio): Máxima precisión del 61.6% PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 1. INTRODUCCIÓN Y MOTIVACIÓN

10  Introducción y Motivación  Fundamentos del Sistema QbH  Diseño e Implementación  Test y Resultados  Conclusiones  Trabajo Futuro PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 2. FUNDAMENTOS DEL SISTEMA QbH

11  Diagrama de bloques de alto nivel del reconocedor PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 2. FUNDAMENTOS DEL SISTEMA QbH

12  Front-End: Extrae de un tarareo de entrada un conjunto reducido de vectores de características representantes del mismo  Pitch: Caracterización del contorno melódico  Energía: Caracterización de la dinámica y modelado implícito del ritmo  Coeficientes delta y aceleración PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 2. FUNDAMENTOS DEL SISTEMA QbH

13  Modelado Estadístico: Los patrones son estimados a partir de una fase previa de entrenamiento y aparecen representados por un modelo estadístico de producción  Supongamos K piezas musicales de una base de datos  Cada una de ellas entrena los parámetros de un HMM mediante la aplicación del algoritmo de Baum-Welch sobre un conjunto de repeticiones de entrenamiento de la melodía que nos disponemos a modelar PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 2. FUNDAMENTOS DEL SISTEMA QbH

14  Clasificación de un tarareo de entrada al sistema representado mediante un conjunto de vectores de características PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 2. FUNDAMENTOS DEL SISTEMA QbH

15  División del desarrollo del sistema en dos etapas  Reconocimiento de secuencias melódicas fijas: Topología de izquierda a derecha  Reconocimiento de secuencias melódicas aleatorias: Topología dependiente de la pieza musical PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 2. FUNDAMENTOS DEL SISTEMA QbH

16  Introducción y Motivación  Fundamentos del Sistema QbH  Diseño e Implementación  Test y Resultados  Conclusiones  Trabajo Futuro PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

17  Finalidad de este punto: Desarrollo en JAVA de un prototipo para el reconocimiento del tarareo  Programación de las herramientas que componen el front-end  Uso del conjunto de herramientas de HTK para la manipulación de los HMMs (entrenamiento y reconocimiento) PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

18 PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

19  Detector de pitch basado en el algoritmo SIFT PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

20  Suavizado del contorno de pitch  Posibles hechos pueden provocar picos espurios  Afección de los formantes  Tramas de ruido de fondo  Pseudo-estacionariedad de las tramas PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

21  VAD: Basado en hangover con un umbral de varianza  Cuantizador Musical: Discretiza el pitch a la escala temperada PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

22 PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

23  Cálculo de la energía PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

24  Solución al problema de la transposición en el entorno del reconocimiento de secuencias fijas: sustracción de media a la secuencia de pitch PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

25  ¿Qué ocurre con la energía? PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

26  Reconocimiento de fragmentos aleatorios  Posibles soluciones al problema de la transposición  Sustracción de la media  Pitch diferencial  Detector probabilístico de la tonalidad PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

27  Reconocimiento de fragmentos aleatorios  Detector de la tonalidad  Mapeo sobre la octava 2 de la melodía transportada a DoM PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

28  Reconocimiento de fragmentos aleatorios  Modelado de la matriz de transiciones  Acceso al resultado de aplicar, durante la etapa de alineamiento del entrenamiento, el algoritmo de Viterbi. Así conocemos la distribución de la agrupación de las características por estado  Modificación manual del fichero de definiciones PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

29  Construcción del prototipo  Selección de un conjunto de piezas musicales que entrenan un entorno estadístico haciendo uso de HMMs continuos con una gaussiana por estado para el modelado de la distribución de probabilidad de emisión de símbolo (HTK)  Integración en JAVA de las anteriores herramientas a excepción del reconocimiento, que se implementa como una llamada al módulo de HTK HVite (Algoritmo de Viterbi)  Dos versiones: Con sustracción de media en secuencias fijas y con detección de la tonalidad PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

30  Construcción del prototipo PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

31  Introducción y Motivación  Fundamentos del Sistema QbH  Diseño e Implementación  Test y Resultados  Conclusiones  Trabajo Futuro PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 4. TEST Y RESULTADOS

32  Marco general de la evaluación  20 piezas musicales  Entonanción con la sílaba na por defecto  10 repeticiones de cada melodía para entrenamiento PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 4. TEST Y RESULTADOS

33  Reconocimiento de secuencias fijas (con sustracción de media)  1) Igual al entrenamiento, 2) Combinación aleatoria de sílabas, 3) Haciendo uso de la letra original (salvo el fragmento de Wagner), 4) Tarareados más rápido de lo normal y 5) Tarareados más lento de lo normal PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 4. TEST Y RESULTADOS

34  Reconocimiento de secuencias aleatorias (sin transposición  ver el rendimiento del modelado de la matriz de transiciones) PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 4. TEST Y RESULTADOS

35  Reconocimiento de secuencias aleatorias (con transposición  sustracción de media) PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 4. TEST Y RESULTADOS

36  Reconocimiento de secuencias aleatorias (con transposición  pitch diferencial) PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 4. TEST Y RESULTADOS

37  Reconocimiento de secuencias aleatorias (con transposición  detección de tonalidad) PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 4. TEST Y RESULTADOS

38  Introducción y Motivación  Fundamentos del Sistema QbH  Diseño e Implementación  Test y Resultados  Conclusiones  Trabajo Futuro PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 5. CONCLUSIONES

39  El reconocimiento de secuencias melódicas fijas con sustracción de media parece ser una base sólida  El modelado de la matriz de transiciones para el reconocimiento de fragmentos aleatorios es esperanzador  Principal problema: Inmunidad a la transposición tonal para esta última variante PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 5. CONCLUSIONES

40  Variante con detección de tonalidad: opción más prometedora  Parte del éxito del sistema  Modelado mediante tarareos ya que el usuario busca con tarareos  Modelado de la matriz de transiciones de forma subjetiva  Puede ser interesante tener realimentación de parte de los usuarios del sistema  Vía abierta de trabajo PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 5. CONCLUSIONES

41  Introducción y Motivación  Fundamentos del Sistema QbH  Diseño e Implementación  Test y Resultados  Conclusiones  Trabajo Futuro PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 6. TRABAJO FUTURO

42  Existe mucho trabajo a partir del ya desarrollado  Optimización del reconocimiento de secuencias aleatorias  Inmunidad a la transposición en el ambiente del reconocimiento de secuencias aleatorias  Revisión del entorno de reconocimiento estadístico  Inclusión de nuevas características  Ampliación multimodal  Entrenamiento colectivo  Reconocimiento N-Best PFC | Query-by-Humming Basado en Modelos Ocultos de Márkov | Iván López Espejo 6. TRABAJO FUTURO

43  GRACIAS