Tesis doctoral de Silvana Gómez Meire
Esta tesis establece un nuevo algoritmo para la transcripción de música polifónica para piano. El análisis inicial del problema se basa en la tradicional descomposición del espectro en el dominio de la frecuencia, sin embargo, se introducen una serie de nuevas terminologías y conceptos diseñados para tratar de forma específica la complejidad inherente de la polifonía. en concreto, se establece el estado de transcripción con la doble finalidad de: 1,- eliminar la necesidad de determinar de forma precisa el tiempo de inicio (onset) de cada nota, tal como han planteado otros investigadores en este tema. 2,- permitir la introducción de otra serie de nuevos conceptos -grupo de notas polifónicas y resolución de grupo de notas- que representan la base para el algoritmo que desarrollamos. la justificación de la hipótesis defendida en este trabajo se hace de forma experimental, presentando la aplicación del sistema propuesto a un conjunto de casos de prueba agrupados en base a diferentes criterios, lo suficientemente extenso para comprobar de forma estadística la fiabilidad del algoritmo, y que consta de pequeños segmentos musicales elegidos entre un gran número de grabaciones y partituras para piano. Para ello se ha definido una metodología para evaluar la complejidad de los casos de prueba y obtener una medida más objetiva de los resultados obtenidos en base a un conjunto de estadísticos definidos tal efecto.
Datos académicos de la tesis doctoral «Transcripción de música polifónica para piano basada en la resolución de grupos de notas y estados finitos«
- Título de la tesis: Transcripción de música polifónica para piano basada en la resolución de grupos de notas y estados finitos
- Autor: Silvana Gómez Meire
- Universidad: Vigo
- Fecha de lectura de la tesis: 16/12/2005
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- N. Oliveri David
- Tribunal
- Presidente del tribunal: roberto agustín Vivó hernando
- Fernando Díaz gómez (vocal)
- ricardo Quirós buaset (vocal)
- Javier Lluch crespo (vocal)