Stochastic language models for music information retrieval

• Autores: Carlos Pérez Sancho
• Directores de la Tesis: Jorge Calera Rubio, José Manuel Iñesta Quereda
• Lectura: En la Universidad de Alicante ( España ) en 2009
• Tribunal Calificador de la Tesis: Enrique Vidal Ruiz (presid.), Rafael Carlos Carrasco Jiménez (secret.), Marc Sebban (voc.), Darrell Conklin (voc.), Alfons Juan Císcar (voc.)
• UNESCO :
  • 12 Matemáticas
    • 1203 Ciencia de los ordenadores
      • 120304 Inteligencia artificial
      • 120317 Informática
    • 1209 Estadística
      • 120911 Teoría estocástica y análisis de series temporales
• Resumen

  • La recuperación de información musical (Music Information Retrieval, MIR) es un área de investigación interdisciplinar que pretende resolver muchos de los problemas que plantea el acceso a grandes bases de datos multimedia, en concreto aquellas con contenido musical, ya sea en formato simbólico (MIDI) o audio, Un problema especialmente importante es la organización e indexación automática de los datos, ya que realizar estas tareas de forma manual requeriría un gran esfuerzo que puede ser inabarcable para muchas personas e instituciones.

    Uno de los descriptores más relevantes que se pueden obtener a partir de una canción para su organización automática es el estilo musical, ya que el estilo es uno de los campos más usados por la gente para acceder a bases de datos y catálogos musicales. En esta tesis se estudia hasta qué punto se puede determinar el estilo de una obra musical basándose únicamente en la información contenida en su partitura, usando para ello técnicas de reconocimento de patrones aplicadas sobre secuencias melódicas y armónicas.