[ca] El modelatge computacional de l'expressivitat en la interpretació musical, tracta sobre l'anàlisi i la caracterització de les desviacions que els músics introdueixen quan interpreten una peça musical, per afegir expressivitat, respecte la partitura. La major part del treball en anàlisi de l'expressivitat musical fa èmfasi en la manipulació de la durada i el volum de les notes. La majoria dels estudis s'han fet en el context de piano clàssic i molt poc esforç ha estat dedicat a la música popular. Concretament, en música jazz, accions expressives com els ornaments, són una part important de l'expressivitat musical; Tot i no estar indicats en la partitura, és tasca del músic fer ús dls ornaments, afegir o substituir notes en la partitura, tot tenint en compte el context melòdic, harmònic o rítmic del tema, o bé segons la seva experiència en el llenguatge jazzístic. En aquest treball, presentem una recerca en el modelatge computacional de l'expressivitat musical en música jazz, prenent la guitarra elèctrica com a cas d'estudi. En primer lloc, extraiem descriptors d'alt nivell de les partitures i obtenim dades de l'execució a partir dels corresponents enregistraments d'àudio, d'on també obtenim semiautomáticament les desviacions temporals i d'energia de cada nota així com la detecció d'ornaments. Després que cada nota hagi sigut caracteritzada pel seu context musical, diversos algoritmes d'aprenentatge automàtic són explorats per a diferents fins. D'un costat, induir models de regressió per a la durada, el començament de nota i el volum, i models de classificació per a ornaments per, finalment, renderitzar execucions musicals expressives. D'altra banda, apliquem tècniques d'inducció automàtica de regles al conjunt de descriptors obtinguts, per obtenir regles d'execució musical analitzant les seves implicacions musicals. Per últim, analitzem la importància relativa dels descriptors considerats, quantitativament avaluem l'exactitud dels models i discutim sobre les regles obtingudes. Igualment, reportem mètodes per a l'extracció-anàlisi semi-automàtic de dades, així com a aplicacions en altres camps de recerca. Els resultats, els mètodes presentats, així com les dades extretes i les llibreries de codi generades per dur a terme aquesta recerca, constitueixen una aportació rellevant en el camp d'estudi computacional de l'expressivitat musical i en altres àrees de recerca relacionades.

[en] Computational modelling of expressive music performance deals with the analysis and characterization of performance deviations from the score that a musician may introduce when playing a piece in order to add expression. Most of the work in expressive performance analysis has focused on expressive duration and energy transformations, and has been mainly conducted in the context of classical piano music. However, relatively little work has been dedicated to study expression in popular music where expressive performance involves other kinds of transformations. For instance in jazz music, ornamentation is an important part of expressive performance but is seldom indicated in the score, i.e. it is up to the interpreter to decide how to ornament a piece based on the melodic, harmonic and rhythmic contexts, as well as on his/her musical background. In this dissertation we present an investigation in the computational modelling of expressive music performance in jazz music, using the guitar as a case study. High-level features are extracted from the scores, and performance data is obtained from the corresponding audio recordings from which a set of performance actions are obtained semi automatically (including timing/energy deviations, and ornamentations). After each note is characterized by its musical context description, several machine learning techniques are explored to, on one hand, induce regression models for timing, onset and dynamics transformations, and classification models for ornamentation to render expressive performances of new pieces, and, on the other hand, learn expressive performance rules to analyse its musical meaning. Finally. we report on the relative importance of the considered features, quantitatively evaluate the accuracy of the induced models, and discuss some of the learnt expressive performance rules. Moreover, we present different approaches for semi-automatic data extraction-analysis, as well as, some applications in other research fields. The findings, methods, data extracted, and libraries developed for this work are a contribution to expressive music performance field, as well to other related fields.