[ca] Les col·leccions de música són cada vegada més grans i variades, fet que fa necessari buscar noves fórmules per a organitzar automàticament aquestes col·leccions. El ritme és una de les dimensions bàsiques de la música, i el seu anàlisi automàtic és una de les principals àrees d'investigació en la disciplina de l'recuperació de la informació musical (MIR, acrònim de la traducció a l'anglès). El ritme, com la majoria de les dimensions musicals, és específic per a cada cultura i per tant, el seu anàlisi requereix de mètodes que incloguin el context cultural. La complexitat rítmica de la música clàssica de l'Índia, una de les tradicions musicals més grans al món, no ha estat encara treballada en el camp d'investigació de MIR - motiu pel qual l'escollim com a principal material d'estudi. La nostra intenció és abordar les problemàtiques que presenta l'anàlisi rítmic de la música clàssica de l'Índia, encara no tractades en MIR, amb la finalitat de contribuir en la disciplina amb nous models sensibles al context cultural i generalitzables a altres tradicions musicals. L'objectiu de la tesi consisteix en desenvolupar tècniques de processament de senyal i d'aprenentatge automàtic per a l'anàlisi, descripció i descobriment automàtic d'estructures i patrons rítmics en col·leccions de música clàssica de l'Índia. Després d'identificar els reptes i les oportunitats, així com les diverses tasques d'investigació rellevants per a aquest objectiu, detallem el procés d'elaboració del corpus de dades, fonamentals per als mètodes basats en dades. A continuació, ens centrem en les tasques d'anàlisis mètric i descobriment de patrons de percussió. L'anàlisi mètric consisteix en alinear els diversos esdeveniments mètrics -a diferents nivells- que es produeixen en una gravació d'àudio. En aquesta tesi formulem les tasques de deducció, seguiment i seguiment informat de la mètrica. D'acord amb la tradició musical estudiada, s'avaluen diferents models bayesians que poden incorporar explícitament estructures mètriques d'alt nivell i es proposen noves extensions per al mètode. Els mètodes proposats superen les limitacions dels mètodes ja existents i el seu rendiment indica l'efectivitat dels mètodes informats d'anàlisis mètric. La percussió en la música clàssica de l'Índia utilitza onomatopeies per a la transmissió del repertori i de la tècnica, fet que construeix un llenguatge per a la percussió. Utilitzem aquestes síl·labes percussives per a definir, representar i descobrir patrons en enregistraments de solos de percussió. Enfoquem el problema del descobriment de patrons percussius amb un model de transcripció automàtica basat en models ocults de Markov, seguida d'una recerca aproximada de strings utilitzant una llibreria de patrons de percussions derivada de dades. Experiments preliminars amb patrons de percussió d'òpera de Pequín, i amb gravacions de solos de tabla i mridangam, demostren la utilitat de les síl·labes percussives. Identificant, així, nous horitzons per al desenvolupament de sistemes pràctics de descobriment. Les tecnologies resultants d'aquesta recerca són part de les eines desenvolupades dins el projecte de CompMusic, que té com a objectiu millorar l'experiència d'escoltar i descobrir música per a la millor comprensió i organització de la música clàssica de l'Índia, entre d'altres. Aquestes dades i eines poden ser rellevants per a estudis musicològics basats en dades i, també, altres tasques MIR poden beneficiar-se de l'anàlisi automàtic del ritme.

[en] Large and growing collections of a wide variety of music are now available on demand to music listeners, necessitating novel ways of automatically structuring these collections using different dimensions of music. Rhythm is one of the basic music dimensions and its automatic analysis, which aims to extract musically meaningful rhythm related information from music, is a core task in Music Information Research (MIR). Musical rhythm, similar to most musical dimensions, is culture-specific and hence its analysis requires culture-aware approaches. Indian art music is one of the major music traditions of the world and has complexities in rhythm that have not been addressed by the current state of the art in MIR, motivating us to choose it as the primary music tradition for study. Our intent is to address unexplored rhythm analysis problems in Indian art music to push the boundaries of the current MIR approaches by making them culture-aware and generalizable to other music traditions. The thesis aims to build data-driven signal processing and machine learning approaches for automatic analysis, description and discovery of rhythmic structures and patterns in audio music collections of Indian art music. After identifying challenges and opportunities, we present several relevant research tasks that open up the field of automatic rhythm analysis of Indian art music. Data-driven approaches require well curated data corpora for research and efforts towards creating such corpora and datasets are documented in detail. We then focus on the topics of meter analysis and percussion pattern discovery in Indian art music. Meter analysis aims to align several hierarchical metrical events with an audio recording. Meter analysis tasks such as meter inference, meter tracking and informed meter tracking are formulated for Indian art music. Different Bayesian models that can explicitly incorporate higher level metrical structure information are evaluated for the tasks and novel extensions are proposed. The proposed methods overcome the limitations of existing approaches and their performance indicate the effectiveness of informed meter analysis. Percussion in Indian art music uses onomatopoeic oral mnemonic syllables for the transmission of repertoire and technique, providing a language for percussion. We use these percussion syllables to define, represent and discover percussion patterns in audio recordings of percussion solos. We approach the problem of percussion pattern discovery using hidden Markov model based automatic transcription followed by an approximate string search using a data derived percussion pattern library. Preliminary experiments on Beijing opera percussion patterns, and on both tabla and mridangam solo recordings in Indian art music demonstrate the utility of percussion syllables, identifying further challenges to building practical discovery systems. The technologies resulting from the research in the thesis are a part of the complete set of tools being developed within the CompMusic project for a better understanding and organization of Indian art music, aimed at providing an enriched experience with listening and discovery of music. The data and tools should also be relevant for data-driven musicological studies and other MIR tasks that can benefit from automatic rhythm analysis.