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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.45.2011.tde-14082011-204700
Document
Author
Full name
André Salim Pires
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2011
Supervisor
Committee
Queiroz, Marcelo Gomes de (President)
Alencar, Airlane Pereira
Ramirez, Miguel Arjona
Title in Portuguese
Métodos de segmentação musical baseados em descritores sonoros
Keywords in Portuguese
geração e seleção de descritores sonoros
processamento de sinal de áudio em tempo real
recuperação de informação musical
segmentação estrutural musical
segmentação musical em tempo real
Abstract in Portuguese
Esta dissertação apresenta um estudo comparativo de diferentes métodos computacionais de segmentação estrutural musical, onde o principal objetivo é delimitar fronteiras de seções musicais em um sinal de áudio, e rotulá-las, i.e. agrupar as seções encontradas que correspondem a uma mesma parte musical. São apresentadas novas propostas para segmentação estrutural nãosupervisionada, incluindo métodos para processamento em tempo real, alcançando resultados com taxas de erro inferiores a 12%. O método utilizado compreende um estudo dos descritores sonoros e meios de modelá-los temporalmente, uma exposição das técnicas computacionais de segmentação estrutural e novos métodos de avaliação dos resultados que penalizam tanto a incorreta detecção das fronteiras quanto o número incorreto de rótulos encontrados. O desempenho de cada técnica computacional é calculado utilizando diferentes conjuntos de descritores sonoros e os resultados são apresentados e analisados tanto quantitativa quanto qualitativamente.
Title in English
Musical segmentation methods based on sound descriptors
Keywords in English
generation and selection of sound descriptors
music information retrieval
music structural segmentation
real-time music segmentation
real-time sound processing
Abstract in English
A comparative study of different music structural segmentation methods is presented, where the goal is to delimit the borders of musical sections and label them, i.e. group the sections that correspond to the same musical part. Novel proposals for unsupervised segmentation are presented, including methods for real-time segmentation, achieving expressive results, with error ratio less then 12%. Our method consists of a study of sound descriptors, an exposition of the computational techniques for structural segmentation and the description of the evaluation methods utilized, which penalize both incorrect boundary detection and incorrect number of labels. The performance of each technique is calculated using different sound descriptor sets and the results are presented and analysed both from quantitative and qualitative points-of-view.
 
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Publishing Date
2011-09-13
 
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