Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10889/3909
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorΧατζηλυγερούδης, Ιωάννης-
dc.contributor.authorΧαλκιόπουλος, Κωνσταντίνος-
dc.contributor.otherHalkiopoulos, Constantinos-
dc.date.accessioned2010-11-01T08:57:05Z-
dc.date.available2010-11-01T08:57:05Z-
dc.date.copyright2009-09-28-
dc.date.issued2010-11-01T08:57:05Z-
dc.identifier.urihttp://nemertes.lis.upatras.gr/jspui/handle/10889/3909-
dc.description.abstractΜία 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».en
dc.language.isogren
dc.relation.isformatofΗ ΒΥΠ διαθέτει αντίτυπο της διατριβής σε έντυπη μορφή στο βιβλιοστάσιο διδακτορικών διατριβών που βρίσκεται στο ισόγειο του κτιρίου της.en
dc.rights12en
dc.subjectΤαυτοποίηση μουσικού προτύπουen
dc.subjectΜουσική ανάλυση με τη χρήση υπολογιστικών μεθόδωνen
dc.subjectΜουσική αναπαράστασηen
dc.subjectΕξόρυξη γνώσηςen
dc.subjectΜουσική εξόρυξηen
dc.subjectΜηχανική μάθηση στην υπολογιστική μουσικήen
dc.subjectΣυνεχιστής μελωδίαςen
dc.subjectΠολύμνιαen
dc.subject.ddc780.285en
dc.titleΔημιουργία ευφυούς συστήματος για αυτόματη σύνθεση μουσικού έργουen
dc.title.alternativeAutomatic interactive music improvisation based on data miningen
dc.typeThesisen
dc.contributor.committeeΜπότσαρης, Χαράλαμπος-
dc.contributor.committeeΡάγγος, Όμηρος-
dc.contributor.committeeΛυκοθανάσης, Σπυρίδωνας-
dc.contributor.committeeΓαροφαλάκης, Ιωάννης-
dc.contributor.committeeΜακρής, Χρήστος-
dc.contributor.committeeBουτσινάς, Βασίλειος-
dc.contributor.committeeΧατζηλυγερούδης, Ιωάννης-
dc.description.translatedabstractOne 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”.en
dc.subject.alternativeMusical pattern matchingen
dc.subject.alternativeComputer-assisted music analysisen
dc.subject.alternativeMusic representationen
dc.subject.alternativeData miningen
dc.subject.alternativeMusic miningen
dc.subject.alternativeMachine learning in computer musicen
dc.subject.alternativeMelody continuatoren
dc.subject.alternativePolyhymniaen
dc.degreeΔιδακτορική Διατριβήen
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