Pattern Recognition for Music Notation

La musica constituye una de las principales herramientas para la transmision cultural. Es por ello que, a lo largo de los siglos, numerosos documentos musicales se han preservado cuidadosamente en catedrales, bibliotecas o archivos historicos. No obstante, el acceso a estas fuentes no siempre es posible, pues su uso continuado podria comprometer su integridad. Esto implica que una importante parte de este patrimonio permanece alejado del estudio musicologico. Desde hace anos se ha invertido mucho esfuerzo en la transcripcion de partituras a formato digital, ya que este proceso favorece la preservacion de la musica, asi como su acceso, estudio y distribucion. Para este proposito se han desarrollado muchas herramientas de distinta naturaleza. Por ejemplo, el uso de aplicaciones de edicion de partituras esta especialmente extendido. Estas permiten crear partituras en formato digital a traves de acciones con el raton o el teclado. Otra posibilidad para transcribir partituras es utilizar instrumentos digitales (por ejemplo, un piano MIDI) que puedan ser conectados a un ordenador, de forma que la informacion musical se transfiera automaticamente a traves de su interpretacion. Desafortunadamente, este proceso no siempre puede captar todos los matices que se encuentran en una partitura. Por otra parte, la digitalizacion masiva de documentos musicales abre diversas oportunidades para aplicar algoritmos de Extraccion y Recuperacion de Informacion Musical, que son de gran interes para el analisis musicologico. Independientemente del medio utilizado, la transcripcion de partituras es un proceso que puede ser largo y tedioso ---que a menudo requiere supervision experta--- por lo que el desarrollo de sistemas de transcripcion automatica ha adquirido importancia en los ultimos anos. El Reconocimiento Optico de Musica (Optical Music Recognition, OMR) es la tecnologia que proporciona a los ordenadores la capacidad de entender la informacion musical contenida en una partitura a partir del escaneo de su fuente. El proceso consiste, basicamente, en recibir una imagen de una partitura y exportar su contenido a algun tipo de formato estructurado como MusicXML, MIDI o MEI. Hasta ahora, esta tarea ha sido enfocada desde un punto de vista de procesamiento de imagen. Sin embargo, representa un desafio similar al del Reconocimiento Optico de Caracteres (Optical Character Recognition, OCR), que tradicionalmente ha sido tratado por la comunidad de Reconocimiento de Formas. La complejidad particular de la notacion musical, no obstante, crea la necesidad de desarrollar algoritmos especificos. Por otra parte, conviene tener en cuenta que las tecnologias actuales no permiten asegurar una transcripcion libre de errores, y puede que nunca lo hagan. Es por ello que en los ultimos anos esta surgiendo lo que se conoce como Reconocimiento de Formas Interactivo. Este paradigma esta enfocado a la creacion de sistemas de transcripcion asistida por ordenador. En este caso, el usuario y la maquina colaboran para completar la tarea de reconocimiento con el minimo gasto posible de recursos. El escenario mas convencional asume que el ordenador propone soluciones a la tarea y el usuario tiene la responsabilidad de supervisar dicha salida. Si existe algun error, el usuario debe proporcionar retroalimentacion a la maquina, que debe cambiar su respuesta teniendo en cuenta la nueva informacion recibida. Este paradigma implica varios cambios con respecto al Reconocimiento de Formas tradicional: - Comportamiento dinamico: las interacciones del usuario proveen informacion en linea relacionada con la tarea, lo que puede ayudar al sistema a variar su comportamiento. Por ejemplo, mediante el uso de nuevos datos etiquetados o propagando la correccion a otras partes de la hipotesis propuesta. - Interaccion con el sistema: es necesario invertir esfuerzo en que el usuario pueda utilizar una interfaz lo mas ergonomica posible. Sin embargo, este tipo de interfaces pueden proceder de una senal no determinista, es decir, que a veces sera necesario decodificar dicha interaccion. Por lo tanto, el sistema tendra que inferir, utilizando la nueva senal y la informacion inherente a la tarea, que pretende comunicar el usuario. Esto abre la posibilidad a explotar la sinergia entre ambas modalidades de informacion. - Medida de evaluacion: como el esfuerzo del usuario, usualmente cuantificado como la cantidad de correcciones a realizar, se considera el recurso mas importante, el objetivo del sistema no es tanto minimizar el numero de errores sino el numero de correcciones necesarias para completar la tarea. Esto puede provocar diferencias a la hora de elegir la hipotesis optima. Por todo lo expuesto anteriormente, esta tesis se centra en estudiar los aspectos del reconocimiento automatico de notacion musical que puedan ser enfocados desde una perspectiva de Reconocimiento de Formas, sin perder de vista el caso interactivo.