Análisis de estructura musical

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¿Qué es y que aplicaciones tiene?[editar]

El análisis de estructura musical tiene como objetivo extraer información de una canción para estructurarla en unos parámetros predefinidos como por ejemplo: segmentos límite, forma musical, encontrar la introducción, versos, coros, solos, etc.

Esta información puede ser usada para las siguientes aplicaciones[editar]

  • Búsqueda de canciones en colecciones digitales de musicales:
Para poder buscar fácil en una colección muy grande de música en línea o también en dispositivos de reproducción, sin tener que escuchar la canción completa, o escuchar partes al azar, sino poder darle al usuario una vista previa de las partes más significantes de la canción, como son los coros.
O también para dispositivos de reproducción de música.
  • Detección de coro
Esta aplicación busca las partes similares en la canción. El coro es una parte que es repetitiva y el ser humano es capaz de distinguirlo de forma muy fácil, pero lograr que un procesador entienda las características de un coro es algo complicado. Pero se han desarrollado ya algunos algoritmos que logran encontrar coros en canciones.
No solo es útil para encontrar los coros, sino que también puede ser usada para lograr una mejor compresión de audio, ya que omitiría guardar varias veces la información repetida. Esto es muy útil para reproductores de audio que poseen una limitada capacidad de procesamiento, como lo son en estos momentos los celulares, facilitando así su manejo y siendo “transparente” para el usuario.
  • Recomendación de música
Extrayendo esta información se pueden crear bases de datos con las comparaciones y encontrar canciones parecidas entre ellas y con esto dar con el género de la canción.
Esto se puede usar en webs de música en línea, para aconsejarles a los usuarios que canciones posean características similares a las de una canción especifica, sin tener que depender solo de la información puesta por los usuarios (tags) o por la misma web sino que se puedan clasificar automáticamente con la ayuda de estos algoritmos.



Productos comerciales que existen[editar]

Algunos algoritmos que se han creado con este fin han arrojado algunos resultados, sin embargo por el hecho de no ser confiables para una alta gama de canciones, no se han sacado mucho productos comerciales en base a estos, el principal problema que presentan los algoritmos es en canciones con bajas transiciones, es decir una música muy “lineal”, de la cual es más difícil extraer las características.

A continuación la comparación de algunos algoritmos en canciones y que segmentos detectan.

Análisis de estructura musical.jpg

Un dispositivo comercial que existe:

SmartMusicKIOSK: music listening station with chorus-search function


Es una interfaz que permite localizar el coro en las canciones de un CD (Disco compacto) de música convencional, este ayuda a los clientes a localizar lo que están buscando evitando la molestia de comprar el CD sin saber si en él, se encuentran las canciones esperadas.


Grupos de investigación que trabajen el tema[editar]

  • Music, mind and machine del MIT de BOSTON, MA, y puedes ver sus proyectos en [1] y el MIT Media Laboratory
  • Investigador Jonathan T. Foote perteneciente a FX Palo Alto Laboratory TEST con el proyecto Structural characterization of popular music, que hace referencia al tema abordado.[2]
  • Audio Research Group de Tampere University of Technology [3]

Referencias[editar]

  • CHAI Wei, Barry Vercoe, Structural analysis of musical signals for indexing and thumbnailing, Proceedings of ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries, 2003.
  • COOPER M. & Foote J., "Summarizing popular music via structural similarity analysis", IEEE workshop on applications of signal processing to audio and acoustics, New Paltz, New York, pp. 127-130, Oct 19-22, 2003.
  • PEISZER Ewald. “Automatic Audio Segmentation: Segment Boundary and Structure Detection in Popular Music.” Vienna university of technology. August 2007
  • MASATAKA Goto. “A CHORUS-SECTION DETECTING METHOD FOR MUSICAL AUDIO SIGNALS“ “Information and Human Activity,” PRESTO, Japan Science and Technology Corporation (JST). /National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST).,

Enlaces externos[editar]

  • Structural characterization of popular music [4]
  • FX Palo Alto Laboratory TEST [5]
  • The Media Lab[6]
  • The Music, Mind and Machine Group at the MIT Media Laboratory[7]