Descripción del proyecto
Herramienta de análisis y anotación musical basada en inteligencia artificial
Gracias a Internet, es fácil acceder a grabaciones sonoras y partituras musicales. Pero se requiere mucho tiempo y esfuerzo para conectar estos dos medios y comprender el estilo de interpretación y la expresión artística. En la actualidad, los expertos en música recurren a herramientas de edición de sonido de uso general para anotar los elementos musicales de las grabaciones. Sin embargo, estas anotaciones se introducen manualmente y las herramientas no integran la información sobre las partituras musicales. El equipo del proyecto PPA, financiado con fondos europeos, pretende colmar esta laguna creando una herramienta informática de código abierto, la Performance Precision Annotator (PPA, por sus siglas en inglés), diseñada para anotar y analizar las interpretaciones musicales grabadas. En el proyecto se dotará al «software» de una partitura musical digital y una grabación de una actuación para generar automáticamente anotaciones perspicaces basadas en la inteligencia artificial sobre el inicio de las notas, la dinámica, las articulaciones y el tempo.
Objetivo
In the internet era, vast troves of sound recordings and musical scores have become available to virtually anyone, but drawing connections between these two mediums to develop insights about performance style and artistic expression has remained a difficult and time-consuming task. Currently, music scholars rely on general--purpose sound editing tools for annotating musical elements in recordings (such as downbeats, pitch, or note onsets); however, these annotations often must be entered manually, and these tools do not incorporate one vital element needed for analyzing recordings: musical score information. This approach can be labor intensive and inefficient, and limits the scope of the data that can be analyzed. To help address this need, we seek this fellowship to develop PPA, a prototype open--source software tool for annotating and analyzing recorded music performances, bringing innovations from the interdisciplinary Music Information Retrieval (MIR) community to scholars and musicians in the humanities. Provided with a (digital) musical score and a performance of that score, the software will automatically generate meaningful AI--driven annotations about (e.g.) note onsets, dynamics, articulations, or tempo, fully integrated with the score. With an easy--to--use graphical user interface, the software will display and visualize the score, the audio, and the selected annotations in intuitive ways designed to streamline performance analysis. Besides developing the prototype, we propose to conduct use-case studies, gathering evidence to illuminate ways PPA can be used to assist musicology scholarship, and to inform future development of the software.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinador
1030 Wien
Austria