[en] The rapid adoption of Internet and web technologies has created an opportunity for making music collaboratively by sharing information online. However, current applications for online music making do not take advantage of the potential of shared information. The goal of this dissertation is to provide and evaluate algorithms and representations for interacting with large audio databases that facilitate music creation by online communities. This work has been developed in the context of Freesound, a large-scale, community-driven database of audio recordings shared under Creative Commons (CC) licenses. The diversity of sounds available through this kind of platform is unprecedented. At the same time, the unstructured nature of community-driven processes poses new challenges for indexing and retrieving information to support musical creativity. In this dissertation we propose and evaluate algorithms and representations for dealing with the main elements required by online music making applications based on large-scale audio databases: sound files, including time-varying and aggregate representations, taxonomies for retrieving sounds, music representations and community models. As a generic low-level representation for audio signals, we analyze the framework of cepstral coefficients, evaluating their performance with example classification tasks. We found that switching to more recent auditory filter such as gammatone filters improves, at large scales, on traditional representations based on the mel scale. We then consider common types of sounds for obtaining aggregated representations. We show that several time series analysis features computed from the cepstral coefficients complement traditional statistics for improved performance. For interacting with large databases of sounds, we propose a novel unsupervised algorithm that automatically generates taxonomical organizations based on the low-level signal representations. Based on user studies, we show that our approach can be used in place of traditional supervised classification approaches for providing a lexicon of acoustic categories suitable for creative applications. Next, a computational representation is described for music based on audio samples. We demonstrate through a user experiment that it facilitates collaborative creation and supports computational analysis using the lexicons generated by sound taxonomies. Finally, we deal with representation and analysis of user communities. We propose a method for measuring collective creativity in audio sharing. By analyzing the activity of the Freesound community over a period of more than 5 years, we show that the proposed creativity measures can be significantly related to social structure characterized by network analysis.

[es] La rápida adopción de Internet y de las tecnologías web ha creado una oportunidad para hacer música colaborativa mediante el intercambio de información en línea. Sin embargo, las aplicaciones actuales para hacer música en línea no aprovechan el potencial de la información compartida. El objetivo de esta tesis es proporcionar y evaluar algoritmos y representaciones para interactuar con grandes bases de datos de audio que faciliten la creación de música por parte de comunidades virtuales. Este trabajo ha sido desarrollado en el contexto de Freesound, una base de datos de grabaciones sonoras compartidos bajo licencia Creative Commons (CC) a gran escala, impulsada por la comunidad de usuarios. La diversidad de sonidos disponibles a través de este tipo de plataforma no tiene precedentes. Al mismo tiempo, la naturaleza desestructurada de los procesos impulsados por comunidades plantea nuevos retos para la indexación y recuperación de información en apoyo de la creatividad musical. En esta tesis proponemos y evaluamos algoritmos y representaciones para tratar con los principales elementos requeridos por las aplicaciones de creación musical en línea basadas en bases de datos de audio a gran escala: archivos de sonido, incluyendo representaciones temporales y agregadas, taxonomías para buscar sonidos, representaciones musicales y modelos de comunidad. Como representación de bajo nivel genérica para señales de audio, se analiza el marco de los coeficientes cepstrum, evaluando su rendimiento en tareas de clasificación. Encontramos que el cambio a un filtro auditivo más reciente como los filtros de gammatonos mejora, a gran escala, respecto de las representaciones tradicionales basadas en la escala mel. Después consideramos tres tipos comunes de sonidos para la obtención de representaciones agregadas. Se demuestra que varias funciones de análisis de series temporales calculadas a partir de los coeficientes cepstrum complementan las estadísticas tradicionales para un mejor rendimiento. Para interactuar con grandes bases de datos de sonidos, se propone un nuevo algoritmo no supervisado que genera automáticamente organizaciones taxonómicas basadas en las representaciones de señal de bajo nivel. En base a estudios con usuarios, mostramos que nuestro enfoque se puede utilizar en lugar de los sistemas tradicionales de clasificación supervisada para proporcionar un léxico de categorías acústicas adecuadas para aplicaciones creativas. A continuación, se describe una representación computacional para música creada a partir de muestras de audio. Demostramos, a través de un experimento con usuarios, que facilita la creación colaborativa y posibilita el análisis computacional usando los léxicos generados por las taxonomías de sonido. Finalmente, nos centramos en la representación y análisis de comunidades de usuarios. Proponemos un método para medir la creatividad colectiva en el intercambio de audio. Mediante un análisis de la actividad de la comunidad Freesound durante un periodo de más de 5 años, se muestra que las medidas propuestas de creatividad se pueden relacionar significativamente con la estructura social descrita mediante análisis de redes.