[en] Music was the first mass-market industry to be completely restructured by digital technology, and today we can have access to thousands of tracks stored locally on our smartphone and millions of tracks through cloud-based music services. Given the vast quantity of music at our fingertips, we now require novel ways of describing, indexing, searching and interacting with musical content. In this thesis we focus on a technology that opens the door to a wide range of such applications: automatically estimating the pitch sequence of the melody directly from the audio signal of a polyphonic music recording, also referred to as melody extraction. Whilst identifying the pitch of the melody is something human listeners can do quite well, doing this automatically is highly challenging. We present a novel method for melody extraction based on the tracking and characterisation of the pitch contours that form the melodic line of a piece. We show how different contour characteristics can be exploited in combination with auditory streaming cues to identify the melody out of all the pitch content in a music recording using both heuristic and model-based approaches. The performance of our method is assessed in an international evaluation campaign where it is shown to obtain state-of-the-art results. In fact, it achieves the highest mean overall accuracy obtained by any algorithm that has participated in the campaign to date. We demonstrate the applicability of our method both for research and end-user applications by developing systems that exploit the extracted melody pitch sequence for similarity-based music retrieval (version identification and query-by-humming), genre classification, automatic transcription and computational music analysis. The thesis also provides a comprehensive comparative analysis and review of the current state-of-the-art in melody extraction and a first of its kind analysis of melody extraction evaluation methodology.

[es] La industria de la música fue una de las primeras en verse completamente reestructurada por los avances de la tecnología digital, y hoy en día tenemos acceso a miles de canciones almacenadas en nuestros dispositivos móviles y a millones más a través de servicios en la nube. Dada esta inmensa cantidad de música al nuestro alcance, necesitamos nuevas maneras de describir, indexar, buscar e interactuar con el contenido musical. Esta tesis se centra en una tecnología que abre las puertas a nuevas aplicaciones en este área: la extracción automática de la melodía a partir de una grabación musical polifónica. Mientras que identificar la melodía de una pieza es algo que los humanos pueden hacer relativamente bien, hacerlo de forma automática presenta mucha complejidad, ya que requiere combinar conocimiento de procesado de señal, acústica, aprendizaje automático y percepción sonora. Esta tarea se conoce en el ámbito de investigación como "extracción de melodía", y consiste técnicamente en estimar la secuencia de alturas correspondiente a la melodía predominante de una pieza musical a partir del análisis de la señal de audio. Esta tesis presenta un método innovador para la extracción de la melodía basado en el seguimiento y caracterización de contornos tonales. En la tesis, mostramos cómo se pueden explotar las características de contornos en combinación con reglas basadas en la percepción auditiva, para identificar la melodía a partir de todo el contenido tonal de una grabación, tanto de manera heurística como a través de modelos aprendidos automáticamente. A través de una iniciativa internacional de evaluación comparativa de algoritmos, comprobamos además que el método propuesto obtiene resultados punteros. De hecho, logra la precisión más alta de todos los algoritmos que han participado en la iniciativa hasta la fecha. Además, la tesis demuestra la utilidad de nuestro método en diversas aplicaciones tanto de investigación como para usuarios finales, desarrollando una serie de sistemas que aprovechan la melodía extraída para la búsqueda de música por semejanza (identificación de versiones y búsqueda por tarareo), la clasificación del estilo musical, la transcripción o conversión de audio a partitura, y el análisis musical con métodos computacionales. La tesis también incluye un amplio análisis comparativo del estado de la cuestión en extracción de melodía y el primer análisis crítico existente de la metodología de evaluación de algoritmos de este tipo