A statistical pattern recognition approach to symbolic music classification

Tesis doctoral de Pedro José Ponce De León Amador

El trabajo se enmarca en el dominio de recuperación de música por ordenador, a partir de fuentes simbólicas (partituras digitales o similares). En concreto, se plantean soluciones computacionales mediante la aplicación de técnicas estadísticas de reconocimiento de formas a dos problemas: la selección automática de partes melódicas en obras polifónicas y la clasificación automática de géneros musicales. Entre las posibles aplicaciones de estas técnicas está la catalogación, indexación y recuperación automática de obras musicales, basadas en su contenido, de grandes bases de datos que contienen obras en formato simbólico (partituras digitales, archivos midi, etc.). Otras aplicaciones, en el ámbito de la musicología computacional, incluyen la caracterización de géneros musicales y melodías mediante el análisis automático del contenido de grandes volúmenes de obras musicales.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «A statistical pattern recognition approach to symbolic music classification«

  • Título de la tesis:  A statistical pattern recognition approach to symbolic music classification
  • Autor:  Pedro José Ponce De León Amador
  • Universidad:  Alicante
  • Fecha de lectura de la tesis:  26/09/2011

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • José Manuel Iñesta Quereda
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: francesc josep Ferri rabasa
    • Carlos augusto Agón amado (vocal)
    • Rafael Ramirez melendez (vocal)
    • nicola Orio (vocal)

 

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