Phd Tesis
Comparative evaluation and combination of automatic rhythm description systems
Zapata, Jose R. (2013). Comparative evaluation and combination of automatic rhythm description systems. Ph.D. thesis (Information and Communication Technologies), Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Spain, 2013.
Director de Tesis
- Dr. Emilia Gómez, Universitat Pompeu Fabra (MTG, UPF)
Jurado de Defensa
- Dr. Xavier Serra, Universitat Pompeu Fabra (MTG, UPF)
- Dr. Fabien Gouyon, Institute for Systems and Computer Engineering of Porto (SMC, INESC Porto)
- Dr. Juan Pablo Bello, New York University (MARL, NYU)
Resumen
El análisis automático musical del ritmo en audio, y más concretamente el tempo y la detección de beats (Beat tracking), es uno de los problemas fundamentales en recuperación de información de Musical (MIR). La detección automática de beat es una valiosa herramienta para la solución de otros problemas de MIR, ya que permite el análisis sincronizado de la música con los beats para otras tareas. Describimos un nuevo método para la extracción de beats en señales de audio que mide el grado de confianza de la estimación, basado en la medición del grado de similitud entre un comité de sistemas de detección de beats. Este método automático se puede utilizar también para identificar canciones que son difíciles para la detección de beats. También realizamos una extensa evaluación comparativa de los sistemas actuales de descripción automática ritmo. Para esto, Evaluamos 32 algoritmos de tempo y 16 sistemas de detección de beats. (La tesis de PhD esta escrita en Ingles)
[//]: <> (The automatic analysis of musical rhythm from audio, and more specifically tempo and beat tracking, is one of the fundamental open research problems in Music Information Retrieval (MIR) research. Automatic beat tracking is a valuable tool for the solution of other MIR problems, as it enables beat- synchronous analysis of different music tasks. Even though automatic rhythm description is a relatively mature research topic in MIR tempo estimation and beat tracking remain an unsolved problem. We describe a new method for the extraction of beat times with a confidence value from music audio, based on the measurement of mutual agreement between a committee of beat tracking systems. The method can also be used identify music samples that are challenging for beat tracking without the need for ground truth annotations. we also conduct an extensive comparative evaluation of 32 tempo estimation and 16 beat tracking systems.)