Fuente: SINC

“Proponemos un sistema de detección de notas musicales y transcripción automática para señales musicales monotímbricas (de un solo instrumento) que, a diferencia de otros métodos, es capaz de adaptarse a la escena musical”, explica a SINC Julio José Carabias, coautor del trabajo e investigador del Departamento de Ingeniería de Telecomunicación de la Universidad de Jaén.

Los detalles del método se acaban de publicar en la revista IEEE Transactions on audio, speech, and language processing. El hecho del que el nuevo sistema sea “adaptativo” hace que pueda funcionar aunque varíen elementos como el tipo de instrumento, el músico, el estilo, la sala o la posición de los micrófonos.

“La transcripción musical automática tiene muchas aplicaciones prácticas para el análisis musicológico, y es de gran ayuda en aplicaciones como la recuperación de contenidos musicales, la separación de fuentes sonoras, la codificación o la conversión de archivos de audio”, señala Carabias.

Los investigadores parten de un archivo ‘wav’, un formato de audio muy común en grabaciones de audio, y, tras aplicar el método, obtienen un fichero ‘midi’, un protocolo de comunicación de instrumentos musicales que permite visualizar la partitura y escuchar el resultado.

El diccionario de armónicos

“Otra ventaja del método es que no requiere de un entrenamiento previo con una base de datos musical”, destaca el ingeniero. Lo que sí determina la técnica es el timbre o la ‘envolvente espectral’ de las notas musicales de un instrumento, y con ellas se elabora un diccionario de armónicos.

En música se habla de ‘armonicidad’ cuando la energía producida por una nota se reparte a través de las posiciones múltiplos de una frecuencia fundamental. La distribución de la energía de los armónicos de una nota musical es lo que define su envolvente espectral. La matriz en la que se representan las envolventes espectrales tipo de todas las notas musicales es el diccionario de armónicos.

Con la ayuda de este diccionario y un algoritmo informático denominado ‘Matching Pursuit’ se identifican las notas musicales cuya envolvente se parece más al diccionario de armónicos. Aunque de momento el método solo se puede aplicar a los ficheros de un solo instrumento, los científicos ya investigan cómo ampliarlo a varios.

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Referencia bibliográfica:

J. J. Carabias-Orti, P. Vera-Candeas, F. J. Cañadas-Quesada y N. Ruiz-Reyes. “Music Scene-Adaptive Harmonic Dictionary for Unsupervised Note-Event Detection”. IEEE TRANSACTIONS ON AUDIO, SPEECH, AND LANGUAGE PROCESSING 18 (3): 473 – 486, marzo de 2010.

Fuente: SINC