Please use this identifier to cite or link to this item:
Title: Δημιουργία ευφυούς συστήματος για αυτόματη σύνθεση μουσικού έργου
Other Titles: Automatic interactive music improvisation based on data mining
Authors: Χαλκιόπουλος, Κωνσταντίνος
Issue Date: 2010-11-01T08:57:05Z
Keywords: Ταυτοποίηση μουσικού προτύπου
Μουσική ανάλυση με τη χρήση υπολογιστικών μεθόδων
Μουσική αναπαράσταση
Εξόρυξη γνώσης
Μουσική εξόρυξη
Μηχανική μάθηση στην υπολογιστική μουσική
Συνεχιστής μελωδίας
Keywords (translated): Musical pattern matching
Computer-assisted music analysis
Music representation
Data mining
Music mining
Machine learning in computer music
Melody continuator
Abstract: Μία από τις βασικές προκλήσεις στο μουσικό αυτοσχεδιασμό είναι ο διαδραστικός αυτοσχεδιασμός μεταξύ ενός ανθρώπου και ενός συστήματος. Στη παρούσα ενότητα παρουσιάζουμε ένα μουσικό διαδραστικό σύστημα (Πολύμνια) ως συνεχιστή της μελωδίας (as melody continuator). Για κάθε μουσικό πρότυπο (pattern) που έχει δοθεί από το χρήστη, το ευφυές σύστημα ανακαλεί ένα όμοιο (similar) γενικό πρότυπο που είναι αποθηκευμένο στη βάση του (database) και το οποίο το αναμορφώνει ανάλογα (reform). Το προτεινόμενο σύστημα κατευθύνει τη μουσική αναπαράσταση και την ομοιότητα του μουσικού προτύπου (musical pattern similarity) στη χρήση της εξόρυξης δεδομένων (data mining). Προτείνουμε ένα σχήμα μουσικής αναπαράστασης το οποίο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ανάλυση εξόρυξης δεδομένων (data mining analysis) η οποία στοχεύει στη μάθηση γενικών προτύπων και για τη συχνότητα και για τη διάρκεια σε συγκεκριμένα είδη μουσικής (music styles). Η εξόρυξη δεδομένων είναι μια αναδυόμενη διαδικασία μηχανικής μάθησης με την εξαγωγή προηγουμένως άγνωστων, αγώγιμων (actionable) πληροφοριών από πολύ μεγάλες επιστημονικές και εμπορικές βάσεις δεδομένων. Η μηχανική μάθηση (machine learning) έχει παίξει έναν κρίσιμο ρόλο στη υπολογιστική μουσική (computer music) σχεδόν από την αρχή της. Πρόσφατα η έρευνα στο πεδίο έχει εστιαστεί στην εξόρυξη μουσικής (music mining). Παρουσιάζουμε επίσης πειραματικά αποτελέσματα για έλεγχο και αξιολόγηση της αποδοτικότητας (efficiency) και της ακρίβειας του προτεινόμενου συστήματος «Πολύμνια».
Abstract (translated): One of the main challenges in music improvisation is interactive improvisation between a human and a system. In this thesis we present a musical interactive system (called polyhymnia) acting as melody continuator. For each musical pattern given by the user, it recalls a similar general pattern stored in its memory and reforms it. The proposed system addresses music representation and musical pattern similarity using data mining. We propose a scheme for monophonic music representation as traditional data sets suitable for common data mining algorithms and investigate the application of clustering similarity measures to musical pattern similarity. Data Mining is an emerging machine learning process of extracting previously unknown, actionable information from very large scientific and commercial databases. Machine learning has played a crucial role in the computer music almost since its beginning. Recently, research in the field has focused on music mining. We also present experimental results for testing and evaluating the efficiency and accuracy of the proposed system “polyhymnia”.
Appears in Collections:Τμήμα Μαθηματικών (ΔΔ)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
phd_thesis_halkiopoulos_final.pdf3.42 MBAdobe PDFView/Open

This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons