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Stochastic language models for music information retrieval

  • Autores: Carlos Pérez Sancho
  • Directores de la Tesis: Jorge Calera Rubio (dir. tes.) Árbol académico, José M. Iñesta Quereda (dir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universitat d'Alacant / Universidad de Alicante ( España ) en 2009
  • Idioma: inglés
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Enrique Vidal Ruiz (presid.) Árbol académico, Rafael C. Carrasco Jiménez (secret.) Árbol académico, Marc Sebban (voc.) Árbol académico, Darrell Conklin (voc.) Árbol académico, Alfons Juan Císcar (voc.) Árbol académico
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: RUA
  • 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.


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