[ca] La descripció automàtica d'enregistraments musicals és crucial per interactuar amb grans volums de dades i per al desenvolupament de noves eines per a la pedagogia musical. La melodia és una faceta fonamental en la majoria de les tradicions musicals i, per tant, és un component indispensable per a la descripció automàtica d'enregistraments musicals. En aquesta tesi desenvolupem sistemes computacionals per analitzar aspectes melòdics d'alt nivell presents en la música clàssica de l'Índia (MCI), a partir dels quals descrivim i interconnectem grans quantitats d'enregistraments d'àudio. La descripció de melodies en la MCI, complexes i amb una base teòrica ben fonamentada, va més enllà de l'anàlisi estàndard de contorns de to ("pitch" en anglès), i, per tant, és un tema de recerca molt interessant i tot un repte. Analitzem les melodies dins del seu context tonal, identifiquem patrons melòdics, els comparem tant amb ells mateixos com amb altres enregistraments, i, finalment, caracteritzem el context melòdic específic de la música IAM: els rāgas. Tots els anàlisis s'han realitzat utilitzant metodologies basades en dades, amb un corpus musical de mida considerable. Iniciem la tesi recopilant la col·lecció més gran de MCI obtinguda fins al moment. Aquesta col·lecció comprèn enregistraments de qualitat amb metadades de música Hindustani i Carnatic, les dues grans tradicions de la MCI. A partir d'aquí analitzem el to predominant i normalitzem la peça pel context tonal. Un element important per a descriure melodies és la identificació d'unitats temporals rellevants, per la qual cosa detectem les ocurrències de nyās svaras en la MCI, que serveixen com a marques identificadores dels patrons melòdics més destacats. Utilitzant aquestes característiques melòdiques, extraiem els patrons melòdics recurrents més destacats. Aquests patrons són els blocs que construeixen les estructures melòdiques, tant en la improvisació i com en la composició. Per tant, són fonamentals per a la descripció de col·leccions de música MCI. Proposem partir d'un enfocament no supervisat que utilitza eines d'anàlisi basades en sèries temporals per descobrir patrons melòdics en grans col·leccions de música. En primer lloc, hem realitzat un anàlisi supervisat extensiu sobre la similitud melòdica, que és un component fonamental per al descobriment de patrons. A continuació, millorem els resultats (respecte al millor competidor segons l'estat de la qüestió) explotant les característiques peculiars dels patrons melòdics de la música MCI. Per identificar patrons musicalment rellevants, explotem les relacions entre els patrons descoberts mitjançant un anàlisi de xarxa. Extenses proves realitzades amb músics professionals revelen que els patrons melòdics descoberts són musicalment interessants i significatius. Finalment, fem servir els nostres resultats per al reconeixement de rāgas en actuacions gravades d'IAM. Proposem dos enfocaments nous que capturen conjuntament el to i els aspectes temporals de la melodia. El primer enfoc utilitza patrons melòdics, l'aspecte més important per als éssers humans a l'hora d'identificar rāgas. Utilitzem els patrons melòdics descoberts i fem servir tècniques de modelatge de temes ("topic modeling" en anglès), on considerem que la interpretació d'un raga és similar a la descripció textual d'un tema. En el nostre segon enfocament, proposem utilitzar el "time delayed melodic surface", una característica innovadora basada en coordenades de retard que captura l'evolució melòdica del rāga. Amb aquests enfocaments demostrem una precisió sense precedents per al reconeixement de rāgas en el conjunt de dades més gran utilitzat mai per a aquesta tasca. Encara que el nostre enfocament està basat en les característiques de les melodies MCI i la tasca en qüestió, creiem que la nostra metodologia es pot estendre fàcilment a altres tradicions de la música on la melodia és rellevant. En general, hem incorporat nous mètodes computacionals per a l'anàlisi de diversos aspectes melòdics per a interpretacions de MCI, a partir dels quals descrivim i inter-connectem gran quantitat d'enregistraments de música. En aquest procés hem recopilat dades i hem desenvolupat diverses eines que poden ser utilitzades per a diferents estudis computacionals per a MCI, específicament en la caracterització de rāgas, composicions i artistes. Les tecnologies resultants d'aquest treball d'investigació són part de diverses aplicacions desenvolupades dins el projecte CompMusic que pretén millorar la descripció, l'experiència auditiva, i la pedagogia de la MCI.

[es] La descripción automática del contenido de música grabada es crucial para la interacción con grandes colecciones de grabaciones de audio y para el desarrollo de nuevas herramientas que faciliten la pedagogía musical. La melodía es un aspecto fundamental para la mayoría de las tradiciones musicales, y es por tanto un componente indispensable para tal descripción. En esta tesis desarrollamos propuestas computacionales para el análisis de aspectos melódicos de alto nivel en interpretaciones musicales de Música Clásica de la India (MCI), con las que podemos describir e interrelacionar grandes cantidades de grabaciones de audio. Debido a su complejidad melódica y a su sólido marco teórico, la descripción de la melodía en MCI más allá de la línea melódica supone un interesante y desafiante objeto de investigación. Analizamos melodías en su contexto tonal, identificamos patrones melódicos, comparamos ambos tanto en piezas individuales como entre diferentes piezas, y finalmente caracterizamos el contexto melódico específico de MCI, los rāgas. Todos estos análisis se llevan a cabo mediante métodos dirigidos por datos en corpus de música de considerable tamaño y meticulosamente organizados. La tesis comienza con la confección y estructuración de los mayores corpus musicales hasta la fecha de las dos tradiciones de MCI, indostaní y carnática. Dichos corpus están formados por grabaciones de audio de alta calidad y sus correspondientes metadatos. De estas extraemos la línea melódica predominante y la normalizamos según la tónica de su contexto. Un elemento importante para la descripción de melodías es la identificación de unidades temporales significativas, para lo que proponemos detectar en música indostaní las ocurrencias de nyās svaras, marcas que delimitan patrones melódicos musicalmente prominentes. A partir de estas características melódicas, extraemos patrones melódicos recurrentes y musicalmente relevantes. Estos patrones son las unidades básicas con las que se construyen estructuras melódicas tanto en improvisaciones como composiciones, y por tanto son fundamentales para la descripción de colecciones de audio en MCI. Proponemos un método no supervisado basado en el análisis de las series temporales para el descubrimiento de patrones melódicos en colecciones musicales de tamaño considerable. En primer lugar llevamos a cabo un análisis supervisado en profundidad de similitud melódica, que es el componente crítico para el descubrimiento de patrones. A continuación mejoramos la propuesta más competitiva sirviéndonos de las características melódicas propias de MCI. Para identificar patrones musicalmente significativos, hacemos uso de las relaciones entre los patrones descubiertos mediante la implementación de análisis de redes. Exhaustivas evaluaciones auditivas por parte de músicos profesionales de los patrones melódicos descubiertos revelan que estos son musicalmente interesantes y significativos. Finalmente, utilizamos nuestros resultados para el reconocimiento de rāgas en interpretaciones grabadas de MCI. Proponemos dos métodos nuevos que captan conjuntamente los aspectos tonales y temporales de la melodía. Nuestro primer método se sirve de patrones melódicos, los principales indicadores para la identificación de rāgas por parte de oyentes humanos. Utilizamos los patrones melódicos descubiertos y empleamos técnicas de modelado de temas, en las que equiparamos la interpretación de un rāga a la descripción textual de un tema. En nuestro segundo método, proponemos una superficie melódica de tiempo de retardo, una característica nueva basada en las coordenadas de retraso que captan el contorno melódico de un rāga. Con estos métodos alcanzamos precisiones sin precedentes en el reconocimiento de rāgas en los mayores conjuntos de datos nunca usados para esta tarea. Aunque nuestra propuesta se fundamenta en las características de las melodías en MCI y la tarea en cuestión, creemos que nuestra metodología puede ser fácilmente aplicable a otras tradiciones musicales predominantemente melódicas. En resumen, hemos construido nuevos métodos computacionales para el análisis de varios aspectos melódicos de interpretaciones grabadas de MCI, con las que describimos e interrelacionamos grandes cantidades de grabaciones musicales. En este proceso hemos desarrollado varias herramientas y reunido datos que pueden ser empleados en numerosos estudios computacionales de MCI, específicamente para la caracterización de rāgas, composiciones y artistas. Las tecnologías resultantes de este trabajo de investigación son parte de varias aplicaciones desarrolladas en el proyecto CompMusic para la mejora de la descripción, experiencia de escucha, y enseñanza de MCI.