Learning melodic analysis rules
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http://hdl.handle.net/10045/20836
Título: | Learning melodic analysis rules |
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Autor/es: | Illescas, Plácido R. | Rizo, David | Iñesta, José M. | Ramírez, Rafael |
Grupo/s de investigación o GITE: | Reconocimiento de Formas e Inteligencia Artificial |
Centro, Departamento o Servicio: | Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Palabras clave: | Automatic musical analysis | Automatic melodic analysis | Melodic analysis rules |
Área/s de conocimiento: | Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Fecha de publicación: | dic-2011 |
Resumen: | Automatic musical analysis has been approached from different perspectives: grammars, expert systems, probabilistic models, and model matching have been proposed for implementing tonal analysis. In this work we focus on automatic melodic analysis. One question that arises when building a melodic analysis system using a-priori music theory is whether it is possible to automatically extract analysis rules from examples, and how similar are those learnt rules compared to music theory rules. This work investigates this question, i.e. given a dataset of analyzed melodies our objective is to automatically learn analysis rules and to compare them with music theory rules. |
Descripción: | Comunicación presentada en MML 2011, 4th International Workshop on Machine Learning and Music: Learning from Musical Structure, Sierra Nevada, Spain, December 17, 2011. |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/20836 |
Idioma: | eng |
Tipo: | info:eu-repo/semantics/conferenceObject |
Revisión científica: | si |
Aparece en las colecciones: | INV - GRFIA - Comunicaciones a Congresos, Conferencias, etc. |
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Archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
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