Σκοπός της παρούσας διατριβής είναι η ανάπτυξη τεχνικών για την αυτόματη ανάλυση μουσικών σημάτων. Μεγάλη έμφαση δίνεται στην αυτόματη ανάλυση του ρυθμού, ο οποίος αποτελεί ένα θεμελιώδες μέγεθος της μουσικής, αφού ορίζει την χρονική δομή και οργάνωση του μουσικού σήματος. Αποτελεί δομικό στοιχείο σε ένα σύστημα αυτόματης μεταγραφής (transcription) της μουσικής, ενώ η ρυθμική πληροφορία μπορεί να χρησιμοποιηθεί και σε άλλες σημαντικές εφαρμογές όπως η δεικτοδότηση και ανάκτηση βάσει περιεχομένου ο υπολογισμός ρυθμικής ομοιότητας και η μίξη σημάτων.Εξέχουσα σημασία στην ανάπτυξη ενός συστήματος αυτόματης ανάλυσης ρυθμικού περιεχομένου είναι η συνάρτηση περιοδικότητας. Η συνάρτηση περιοδικότητας αποτελεί το «ρυθμικό φάσμα» ενός μουσικού σήματος, αφού μας δίνει την ισχύ των διάφορων περιοδικοτήτων. Ένα μεγάλο μέρος της παρούσας διατριβής είναι αφιερωμένο στην εξαγωγή και επεξεργασία μιας συνάρτησης περιοδικότητας. Χρησιμοποιώντας μοντέρνες τεχνικές επεξεργασίας σήματος όπως τον διαχωρισμό πηγών, προτείνεται μια συνάρτηση περιοδικότητας, η οποία αποτελεί μια εύρωστη αναπαράσταση του ρυθμικού περιεχομένου. Στη συνέχεια γίνεται επεξεργασία της συνάρτησης περιοδικότητας με τεχνικές μη επιβλεπόμενης μάθησης για την εξαγωγή συμπαγών χαρακτηριστικών. Τα χαρακτηριστικά αυτά χρησιμοποιούνται σε δύο προβλήματα ρυθμικής κατηγοριοποίησης: την αυτόματη κατηγοριοποίηση βάσει ρυθμικής κλάσης και την εξαγωγή του χρονικού κλειδιού. Στη συνέχεια προτείνονται τρεις διαφορετικές μέθοδοι εξαγωγής του τέμπο από τη συνάρτηση περιοδικότητας και τα χαρακτηριστικά της καθώς και μια τεχνική εξαγωγής των θέσεων του μουσικού παλμού έχοντας γνώση του τέμπο. Επίσης, η συνάρτηση περιοδικότητας τροποποιείται έτσι ώστε να είναι προσεγγιστικά αντιστρέψιμη, δηλαδή να είναι εφικτό να ανακατασκευαστεί ένα μουσικό σήμα από την συνάρτηση περιοδικότητας τέτοιο ώστε να διατηρεί τη ρυθμική δομή του αρχικού σήματος.Τέλος, τα ρυθμικά χαρακτηριστικά πλαισιώνονται από χαρακτηριστικά «χροιάς» και «αρμονίας» προκειμένου να δημιουργηθεί ένα ολοκληρωμένο σύστημα μουσικής ομοιότητας βάσει περιεχομένου. Το σύστημα αυτό ενσωματώθηκε σε μια διαδικτυακή πλατφόρμα αναζήτησης μουσικής βάσει περιεχομένου.Συνοψίζοντας, στα πλαίσια της παρούσας διατριβής αντιμετωπίστηκαν έξι διαφορετικά προβλήματα μουσικής ανάλυσης. Η εύρεση του μουσικού κλειδιού, η εύρεση χορευτικού στυλ, η εξαγωγή του τέμπο, η εξαγωγή του παλμού, και ο υπολογισμός της ομοιότητας βάσει περιεχομένου μεταξύ δύο μουσικών κομματιών. Επιπλέον, προτάθηκε τρόπος υπολογισμού μιας «αντιστρέψιμης» συνάρτησης περιοδικότητας. Οι προτεινόμενοι μέθοδοι αξιολογήθηκαν για όλα τα προβλήματα σε μεγάλο εύρος δεδομένων και συγκρινόμενες με άλλες μεθόδους αιχμής, πέτυχαν ανταγωνιστικά και σε αρκετές περιπτώσεις καλύτερα αποτελέσματα από οποιαδήποτε άλλη μέθοδο.
The purpose of this thesis is to develop techniques for automatic analysis of musical signals. Great emphasis is placed on automatic analysis of rhythm, which is a fundamental characteristic of music, as it describes the temporal structure and organization of the music signal. Rhythm is a structural element in an automated music transcription system, and the rhythmic information can be used in other important applications such as indexing and retrieval of music content calculation of rhythmic similarity and mixing of music signals.Paramount importance to the development of an automated analysis system of rhythmic content is the periodicity function. The periodicity function is the "rhythmic spectrum" of a music signal, as it demonstrates the salience of different targeted periodicities. A large part of this thesis is dedicated to the extraction and processing of a periodicity function.Using modern signal processing techniques such as source separation, we propose a periodicity function, which is a robust representation of rhythmic content. Then we apply unsupervised learning techniques on the periodicity function for extracting solid rhythm features. These features are used in two problems of rhythmic categorization, the automatic categorization in rhythmic classes and the extraction of time key. We propose three different tempo extraction methods based on the periodicity function and the extracted features, as well as a method for beat tracking.Furthermore, the periodicity function is redefined so that it can be approximately reversible, i.e. it is possible to reconstruct a music signal from the periodicity function that maintains the rhythmic structure of the original signal.Finally, the rhythmic features are extended with the incorporation of timbral and harmonic features in order to build a content-based music similarity system. This system was integrated in a content based music search web platform.In summary, this thesis deals with six distinct music analysis problems, namely, music key extraction, dance style classification, tempo estimation, beat tracking, and content based similarity between music tracks. Furthermore, it proposes a method for the calculation of a "reversible" periodicity function. The proposed methods were evaluated for all the problems in a wide range of data sets and compared with other state of the art methods achieving competitive and in some cases even better results.
National Documentation Centre (EKT)
