[ca] La ràpida adopció dInternet i de les tecnologies web ha creat una oportunitat per fer música col•laborativa mitjançant l'intercanvi d'informació en línia. No obstant això, les aplicacions actuals per fer música en línia no aprofiten el potencial de la informació compartida. L'objectiu d'aquesta tesi és proporcionar i avaluar algorismes i representacions per a interactuar amb grans bases de dades d'àudio que facilitin la creació de música per part de comunitats virtuals. Aquest treball ha estat desenvolupat en el context de Freesound, una base de dades d'enregistraments sonors compartits sota llicència Creative Commons (CC) a gran escala, impulsada per la comunitat d'usuaris. La diversitat de sons disponibles a través d'aquest tipus de plataforma no té precedents. Alhora, la naturalesa desestructurada dels processos impulsats per comunitats planteja nous reptes per a la indexació i recuperació d'informació que dona suport a la creativitat musical. En aquesta tesi proposem i avaluem algorismes i representacions per tractar amb els principals elements requerits per les aplicacions de creació musical en línia basades en bases de dades d'àudio a gran escala: els arxius de so, incloent representacions temporals i agregades, taxonomies per a cercar sons, representacions musicals i models de comunitat. Com a representació de baix nivell genèrica per a senyals d'àudio, s'analitza el marc dels coeficients cepstrum, avaluant el seu rendiment en tasques de classificació d'exemple. Hem trobat que el canvi a un filtre auditiu més recent com els filtres de gammatons millora, a gran escala, respecte de les representacions tradicionals basades en l'escala mel. Després considerem tres tipus comuns de sons per a l'obtenció de representacions agregades. Es demostra que diverses funcions d'anàlisi de sèries temporals calculades a partir dels coeficients cepstrum complementen les estadístiques tradicionals per a un millor rendiment. Per interactuar amb grans bases de dades de sons, es proposa un nou algorisme no supervisat que genera automàticament organitzacions taxonòmiques basades en les representacions de senyal de baix nivell. Em base a estudis amb usuaris, mostrem que el sistema proposat es pot utilitzar en lloc dels sistemes tradicionals de classificació supervisada per proporcionar un lèxic de categories acústiques adequades per a aplicacions creatives. A continuació, es descriu una representació computacional per a música creada a partir de mostres d'àudio. Demostrem a través d'un experiment amb usuaris que facilita la creació col•laborativa i dóna suport l'anàlisi computacional usant els lèxics generats per les taxonomies de so. Finalment, ens centrem en la representació i anàlisi de comunitats d'usuaris. Proposem un mètode per mesurar la creativitat col•lectiva en l'intercanvi d'àudio. Mitjançant l'anàlisi de l'activitat de la comunitat Freesound durant un període de més de 5 anys, es mostra que les mesures proposades de creativitat es poden relacionar significativament amb l'estructura social descrita mitjançant l'anàlisi de xarxes.

[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.