[en] Automatically describing contents of recorded music is crucial for interacting with large volumes of audio recordings, and for developing novel tools to facilitate music pedagogy. Melody is a fundamental facet in most music traditions and, therefore, is an indispensable component in such description. In this thesis, we develop computational approaches for analyzing high-level melodic aspects of music performances in Indian art music (IAM), with which we can describe and interlink large amounts of audio recordings. With its complex melodic framework and well-grounded theory, the description of IAM melody beyond pitch contours offers a very interesting and challenging research topic. We analyze melodies within their tonal context, identify melodic patterns, compare them both within and across music pieces, and finally, characterize the specific melodic context of IAM, the rāgas. All these analyses are done using data-driven methodologies on sizable curated music corpora. Our work paves the way for addressing several interesting research problems in the field of mu- sic information research, as well as developing novel applications in the context of music discovery and music pedagogy. The thesis starts by compiling and structuring largest to date music corpora of the two IAM traditions, Hindustani and Carnatic music, comprising quality audio recordings and the associated metadata. From them we extract the predominant pitch and normalize by the tonic context. An important element to describe melodies is the identification of the meaningful temporal units, for which we propose to detect occurrences of nyās svaras in Hindustani music, a landmark that demarcates musically salient melodic patterns. Utilizing these melodic features, we extract musically relevant recurring melodic pat- terns. These patterns are the building blocks of melodic structures in both improvisation and composition. Thus, they are fundamental to the description of audio collections in IAM. We propose an unsupervised approach that employs time-series analysis tools to discover melodic patterns in sizable music collections. We first carry out an in-depth supervised analysis of melodic similarity, which is a critical component in pattern discovery. We then improve upon the best possible competing approach by exploiting peculiar melodic characteristics in IAM. To identify musically meaningful patterns, we exploit the relationships between the discovered patterns by performing a network analysis. Extensive listening tests by professional musicians reveal that the discovered melodic patterns are musically interesting and significant. Finally, we utilize our results for recognizing rāgas in recorded performances of IAM. We propose two novel approaches that jointly capture the tonal and the temporal aspects of melody. Our first approach uses melodic patterns, the most prominent cues for rāga identification by humans. We utilize the discovered melodic patterns and employ topic modeling techniques, wherein we regard a rāga rendition similar to a textual description of a topic. In our second approach, we propose the time delayed melodic surface, a novel feature based on delay coordinates that captures the melodic outline of a rāga. With these approaches we demonstrate unprecedented accuracies in rāga recognition on the largest datasets ever used for this task. Although our approach is guided by the characteristics of melodies in IAM and the task at hand, we believe our methodology can be easily extended to other melody dominant music traditions. Overall, we have built novel computational methods for analyzing several melodic aspects of recorded performances in IAM, with which we describe and interlink large amounts of music recordings. In this process we have developed several tools and compiled data that can be used for a number of computational studies in IAM, specifically in characterization of rāgas, compositions and artists. The technologies resulted from this research work are a part of several applications developed within the CompMusic project for a better description, enhanced listening experience, and pedagogy in IAM.

[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.