[ca] Aquesta tesi adreça diverses deficiències en l'estat actual de les metodologies d'extracció d'informació de música (Music Information Retrieval o MIR). En particular, la tesi proposa diverses estratègies per analitzar i descriure automàticament partitures musicals i enregistraments d'actuacions musicals de música Makam Turca Otomana (OTMM en les seves sigles en anglès). Les contribucions principals de la tesi són els corpus musicals que s'han creat en el context de la tesi per tal de dur a terme la recerca i la metodologia de alineament d'àudio amb la partitura que s'ha desenvolupat per tal d'analitzar els corpus. A més la tesi presenta diverses noves metodologies d'anàlisi computacional d'OTMM per a les tasques més habituals en MIR. Alguns exemples d'aquestes tasques són la extracció de la melodia principal, la identificació del to musical, l'estimació de tempo, el reconeixement de Makam, l'anàlisi de la afinació, l'anàlisi de la estructura musical i l'anàlisi de la progressió melòdica. Aquest seguit de metodologies formen part del sistema Dunya-makam per a la exploració de grans corpus musicals d'OTMM. En primer lloc, la tesi presenta el corpus CompMusic Ottoman- Turkish makam music. Aquest inclou 2200 partitures musicals, més de 6500 enregistraments d'àudio i metadata complementària. Les dades han sigut recopilades i anotades amb ajuda d'experts en aquest repertori musical. El corpus ha estat validat en termes de d'exhaustivitat, cobertura i qualitat i mostrem aquí el seu potencial per a la recerca. De fet, aquest corpus és el la font més gran i representativa de OTMM que pot ser utilitzada per recerca computacional. També s'han desenvolupat diversos subconjunts de dades per al desenvolupament i evaluació de les metodologies específiques proposades per a les diverses tasques computacionals que es presenten en aquest tesi. La secció de la tesi que tracta de l'anàlisi de partitures musicals se centra en l'anàlisi estructural a nivell de secció i de frase musical. Els límits temporals de les frases musicals s'identifiquen automàticament gràcies a un metodologia de segmentació d'última generació. Els límits de les seccions s'extreuen utilitzant un seguit de regles heurístiques determinades pel format de les partitures musicals. Posteriorment s'utilitza un nou mètode basat en anàlisi gràfic per establir semblances entre aquest elements estructurals en termes de melodia i text. També s'utilitza aquest mètode per etiquetar les relacions semiòtiques existents. La següent secció de la tesi tracta sobre anàlisi d'àudio i en particular revisa les tecnologies d'avantguardia d'anàlisi dels aspectes melòdics en OTMM. S'hi proposen adaptacions dels mètodes d'extracció de melodia existents que s'ajusten a OTMM. També s'hi presenten millores en metodologies de reconeixement de makam i en identificació de tònica basats en distribució de to. La metodologia d'alineament d'àudio amb partitura és el nucli de la tesi. Aquesta aborda els reptes culturalment específics imposats per les característiques musicals, les representacions de la teoria musical i la pràctica oral particulars de l'OTMM. Utilitzant diverses tècniques tal i com Dynamic Time Warping, Hough Transform o models de Markov de durada variable, la metodologia d'alineament esta dissenyada per enfrontar les diferències estructurals entre partitures musicals i enregistraments d'àudio. El mètode és robust inclús en presència d'expressions musicals no anotades en la partitura, desviacions de tempo ocorregudes en les actuacions musicals i diferències de tònica i afinació. La metodologia aprofita els resultats de l'anàlisi de la partitura i l'àudio per enllaçar la informació simbòlica amb l'àudio. A més, la tècnica d'alineament s'utilitza per obtenir descripcions de l'àudio fonamentades en la partitura. L'anàlisi de l'àudio fonamentat en la partitura no només simplifica les fases d'extracció de característiques d'àudio que requeririen de mètodes de processament d'àudio sofisticats, sinó que a més millora substancialment els resultats comparat amb altres mètodes d´ultima generació que només depenen de contingut d'àudio. Les metodologies d'anàlisi presentades s'han utilitzat per analitzar el corpus CompMusic Ottoman-Turkish makam music i s'han integrat en una aplicació web destinada al descobriment musical de tradicions culturals específiques. Algunes de les metodologies ja han sigut també aplicades a altres tradicions musicals com la Hindustani, la Carnàtica i la Grega. Seguint els preceptes de la investigació oberta totes les dades creades, eines computacionals i resultats dels anàlisis estan disponibles obertament. Tant les metodologies, les eines i el corpus en si mateix proporcionen àmplies oportunitats per recerques futures en diversos camps de recerca tal i com la musicologia computacional, la extracció d'informació musical i la educació musical. Traducció d'anglès a català per Oriol Romaní Picas.

[en] This thesis addresses several shortcomings on the current state of the art methodologies in music information retrieval (MIR). In particular, it proposes several computational approaches to automatically analyze and describe music scores and audio recordings of Ottoman-Turkish makam music (OTMM). The main contributions of the thesis are the music corpus that has been created to carry out the research and the audio-score alignment methodology developed for the analysis of the corpus. In addition, several novel computational analysis methodologies are presented in the context of common MIR tasks of relevance for OTMM. Some example tasks are predominant melody extraction, tonic identification, tempo estimation, makam recognition, tuning analysis, structural analysis and melodic progression analysis. These methodologies become a part of a complete system called Dunya-makam for the exploration of large corpora of OTMM. The thesis starts by presenting the created CompMusic Ottoman- Turkish makam music corpus. The corpus includes 2200 music scores, more than 6500 audio recordings, and accompanying metadata. The data has been collected, annotated and curated with the help of music experts. Using criteria such as completeness, coverage and quality, we validate the corpus and show its research potential. In fact, our corpus is the largest and most representative resource of OTMM that can be used for computational research. Several test datasets have also been created from the corpus to develop and evaluate the specific methodologies proposed for different computational tasks addressed in the thesis. The part focusing on the analysis of music scores is centered on phrase and section level structural analysis. Phrase boundaries are automatically identified using an existing state-of-the-art segmentation methodology. Section boundaries are extracted using heuristics specific to the formatting of the music scores. Subsequently, a novel method based on graph analysis is used to establish similarities across these structural elements in terms of melody and lyrics, and to label the relations semiotically. The audio analysis section of the thesis reviews the state-of-the-art for analysing the melodic aspects of performances of OTMM. It proposes adaptations of existing predominant melody extraction methods tailored to OTMM. It also presents improvements over pitch-distribution-based tonic identification and makam recognition methodologies. The audio-score alignment methodology is the core of the thesis. It addresses the culture-specific challenges posed by the musical characteristics, music theory related representations and oral praxis of OTMM. Based on several techniques such as subsequence dynamic time warping, Hough transform and variable-length Markov models, the audio-score alignment methodology is designed to handle the structural differences between music scores and audio recordings. The method is robust to the presence of non-notated melodic expressions, tempo deviations within the music performances, and differences in tonic and tuning. The methodology utilizes the outputs of the score and audio analysis, and links the audio and the symbolic data. In addition, the alignment methodology is used to obtain score-informed description of audio recordings. The scoreinformed audio analysis not only simplifies the audio feature extraction steps that would require sophisticated audio processing approaches, but also substantially improves the performance compared with results obtained from the state-of-the-art methods solely relying on audio data. The analysis methodologies presented in the thesis are applied to the CompMusic Ottoman-Turkish makam music corpus and integrated into a web application aimed at culture-aware music discovery. Some of the methodologies have already been applied to other music traditions such as Hindustani, Carnatic and Greek music. Following open research best practices, all the created data, software tools and analysis results are openly available. The methodologies, the tools and the corpus itself provide vast opportunities for future research in many fields such as music information retrieval, computational musicology and music education.