Texto completo
| |
| Autor(es): |
Adriano Claro Monteiro
Número total de Autores: 1
|
| Tipo de documento: | Tese de Doutorado |
| Imprenta: | Campinas, SP. |
| Instituição: | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Artes |
| Data de defesa: | 2016-02-29 |
| Membros da banca: |
Jônatas Manzolli;
Stéphan Olivier Schaub;
José Henrique Padovani Velloso;
Luis Felipe de Oliveira;
Daniel Luis Barreiro
|
| Orientador: | Jônatas Manzolli; Adolfo Maia Junior |
| Resumo | |
Esta tese analisa a aplicação de um modelo de representação sonora de integração espectro-temporal, fundamentado em pesquisas neurofisiológicas do sistema auditivo humano, para a segmentação automática de registros musicais. A pesquisa aqui reportada enfoca o repertório de músicas em que a convenção de notas musicais (i.e. a nota como o elemento mínimo da construção musical) é substituída pelo uso de sons com características espectrais e temporais diversas. A representação do sinal acústico obtida através desse modelo foi usada como entrada para um algoritmo de segmentação musical, proveniente da área de Recuperação da Informação Musical (do inglês, Music Information Retrieval, MIR), que é baseado na identificação de intervalos temporais com alto grau de auto-similaridade. Para avaliarmos o desempenho do modelo auditivo neurofisiológico para a tarefa de segmentação musical comparamos seus resultados com a segmentação manual das partituras das músicas analisadas, bem como comparamos estatisticamente o resultado dessas análises com as obtidas através de outros modelos de representação espectral instantânea ou espectro-temporal encontrados na literatura de MIR. As músicas selecionadas para os experimentos analíticos foram Innermost Man do compositor russo Dmitri Kourliandski, e Pression, do compositor germânico Helmut Lachenmann. Nossos resultados mostram que o modelo de representação sonora espectro-temporal embasado em conhecimentos de neurofisiologia teve melhor desempenho para o procedimento de segmentação automática da forma musical do que os demais modelos de representação sonora avaliados. A Tese é dividida da seguinte maneira: o capítulo 1 apresenta o escopo do trabalho, nossos objetivos, pressupostos teóricos e terminologias adotadas. O capítulo 2 contém a revisão bibliográfica de áreas do conhecimento que interseccionam este trabalho, a saber: métodos de análise para músicas contendo sons com variedade de características espectro-temporais; metodologias de segmentação automática de música; uma breve revisão sobre a fisiologia do sistema auditivo humano focando em aspectos importantes para os modelos de computacionais utilizados; uma breve contextualização sobre as obras utilizadas nos experimentos analíticos e os respectivos compositores. O capítulo 3 descreve os métodos computacionais de análise de áudio empregados em nosso trabalho, e nosso design experimental. O capítulo 4 mostra a segmentação manual e automática das obras musicais selecionadas, bem como as avaliações estatísticas dos resultados do algoritmo de segmentação da forma musical em função dos modelos de representação sonora utilizados. No capítulo 5 discutimos os resultados e projeções para continuidade da pesquisa (AU) | |
| Processo FAPESP: | 13/20528-0 - Aplicação de modelos computacionais do sistema auditivo humano para análise e representação de registros de áudio da música contemporânea |
| Beneficiário: | Adriano Claro Monteiro |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |