Resumen

Este artículo presenta un nuevo método de segmentación automática de grabaciones de campo de música folk. El método se basa en una medida de distancia que utiliza la deformación dinámica del tiempo para hacer frente a las variaciones de tempo y un enfoque de programación dinámica para manejar la deriva del tono para encontrar similitudes y estimar la longitud del segmento repetido. Se utiliza un marco probabilístico basado en HMM para encontrar los límites de los segmentos, buscando la correspondencia óptima entre la longitud esperada del segmento, las similitudes entre segmentos y las ubicaciones probables de los comienzos de los segmentos. Se evalúan varios de los métodos más avanzados de segmentación de música comercial y se exponen sus puntos débiles cuando se trata de música folclórica, como la intolerancia a la desviación del tono y el tempo variable. Se evalúa el método propuesto y se analiza su rendimiento en una colección de 206 canciones folclóricas de distintos tipos de conjunto: solista, a dos y tres voces, coral, instrumental e instrumental con canto. Supera a los actuales métodos comerciales de segmentación musical para música no instrumental y está a la altura de los mejores para grabaciones instrumentales. El método también es comparable a otro más especializado en la segmentación de grabaciones de música folclórica cantada en solitario.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Segmentación automática; música folk; grabaciones de campo; deformación temporal dinámica; programación dinámica; marco probabilístico.
• Keywords:Automatic segmentation; folk music; field recordings; dynamic time warping; dynamic programming; probabilistic framework