Εκτίμηση της ομοιότητας μουσικών ρυθμικών σχημάτων με τη χρήση νευρωνικών δικτύων:
Creators: name: Φουλούλης, Αθανάσιος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2009
Subjects: Νευρωνικά δίκτυα
Μουσικά ρυθμικά σχήματα
Ρυθμός
Εκτιμήσεις ομοιότητες
Neural networks
Rhythm patterns
Musicrhythm
Simularity measures

description: Στην παρούσα μεταπτυχιακή διατριβή επικεντρώνουμε το ενδιαφέρον μας σε μια εφαρμογή των νευρωνικών δικτύων στη μουσική και πιο συγκεκριμένα στην αξιολόγηση των μουσικών δεξιοτήτων παιδιών πρωτοσχολικής ηλικίας. Η αξιολόγηση των μουσικών δεξιοτήτων σε παιδιά περιλαμβάνει συνήθως διαδικασίες όπως αναπαραγωγή ρυθμικών μοτίβων (Rhythm Copying), όπου το παιδί (υποκείμενο της εξέτασης) καλείται να ακούσει και στη συνεχεία να αναπαράγει χτυπώντας με το χέρι του ένα σύντομο ρυθμικό μοτίβο – σχήμα. Η αξιολόγηση της ακρίβειας της αναπαραγωγής βασίζεται είτε σε μεθόδους ποσοτικής ανάλυσης για τον υπολογισμό «αποστάσεων» μεταξύ του αρχικού (Original) και του εκτελεσμένου (Performed) ρυθμικού σχήματος ή σε εκτιμήσεις που παρέχονται από μουσικά έμπειρους ακροατές. Στην εργασία αυτή επιχειρούμε να προσεγγίσουμε το πρόβλημα της εκτίμησης της ομοιότητας μεταξύ σύντομων μουσικών ρυθμικών σχημάτων με τη βοήθεια των νευρωνικών δικτύων. Η συνδεσιακή αυτή προσέγγιση που διαφέρει από κλασσικές μεθόδους ποσοτικής ανάλυσης για τον υπολογισμό «αποστάσεων» βασίζεται στην δυνατότητα μάθησης των νευρωνικών δικτύων. Μελετάμε την εφαρμογή των δικτύων αυτών στο παραπάνω πρόβλημα με απώτερο στόχο τη δημιουργία ενός συστήματος το οποίο να λειτούργει σαν μουσικά έμπειρος ακροατής δίνοντας μας εκτιμήσεις της απόστασης άρα και της ομοιότητας των ρυθμικών σχημάτων. Το ενδιαφέρον μας επικεντρώνεται κυρίως στο ερώτημα κατά πόσο είναι δυνατό τα νευρωνικά δίκτυα να αναπαραστήσουν με επαρκή λεπτομέρεια μικροχρονικές παραλλαγές του ίδιου ρυθμικού σχήματος, έτσι ώστε να μπορούμε στη συνέχεια να εφαρμόσουμε κάποια ποσοτική μέθοδο υπολογισμού της απόστασης ανάμεσα στις αναπαραστάσεις αυτές. Το σύστημα το οποίο σχεδιάστηκε για αυτό το σκοπό αποτελείται από ένα συνδυασμό δικτύων τα οποία είναι συνδεδεμένα σε σειρά (ένα δίκτυο τύπου SARDNET και ένα Multi Layer Perceptron). Εξετάζουμε την ικανότητα του συστήματος να δέχεται ως είσοδο εκτελεσμένα ρυθμικά σχήματα και να εξάγει έγκυρους δείκτες της «απόστασής» τους από τα αντίστοιχα πρωτότυπα βάση της εκπαίδευσης με στόχους που ισοδυναμούν στις ευκλείδειες αποστάσεις τους. Τα αποτελέσματα συνιστούν σημαντικές ενδείξεις ότι αυτή η αρχιτεκτονική μπορεί να αποδειχθεί επιτυχημένη στην παραγωγή δεικτών «απόστασης» – μεταξύ ενός πρωτότυπου ρυθμικού σχήματος και μιας παραλλαγής του – που να είναι σύμφωνοι με αντίστοιχες εκτιμήσεις από μουσικά έμπειρους ακροατές, οι οποίες προκύπτουν με την εφαρμογή μεθόδων της Ψυχοακουστικής. Η παρουσίαση των επιμέρους θεμάτων και αποτελεσμάτων της μεταπτυχιακής εργασίας οργανώνεται ως εξής : Αρχικά, στο πρώτο κεφάλαιο παρατίθεται η βασική θεωρία που διέπει τα συστήματα ταξινόμησης και αναγνώρισης προτύπων (pattern classification, pattern recognition) και παρουσιάζονται οι διάφορες τεχνικές που χρησιμοποιούνται όπως οι προσεγγίσεις συντακτικής ταξινόμησης, οι τεχνικές στατιστικού διαχωρισμού και τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Το δεύτερο κεφάλαιο αποτελεί μια εισαγωγή στα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα παρέχοντας τους βασικούς ορισμούς και περιγράφοντας τη δομή και τη λειτουργία κάποιων απλών μοντέλων που βασίστηκαν στα βιολογικά νευρωνικά δίκτυα των ζώντων οργανισμών. Στη συνεχεία περιγράφονται οι ιδιότητες των τεχνητών νευρωνικών δικτύων και αναφέρονται επίσης κάποιες ενδεικτικές εφαρμογές τους σε διάφορους τομείς της Επιστήμης και της Τεχνολογίας. Στο τρίτο κεφάλαιο περιγράφονται πιο αναλυτικά τα νευρωνικά δίκτυα που ανήκουν στην κατηγορία της εποπτευόμενης μάθησης δηλαδή που βασίζονται σε μεθόδους εκπαίδευσης με επίβλεψη. Περιγράφεται η δομή και η λειτουργία τους και παρουσιάζονται οι περιορισμοί και οι ικανότητες τους στην επίλυση διαφορετικών τύπων προβλημάτων. Το τέταρτο κεφάλαιο εστιάζεται σε νευρωνικά δίκτυα που οργανώνονται με την βοήθεια αλγορίθμων αυτόνομης μάθησης δηλαδή χωρίς επίβλεψη (Self Organizing Maps – SOMs). Περιγράφεται η δομή, ο τρόπος εκπαίδευσης τους και αναφέρονται συνοπτικά και κάποιες εφαρμογές τους. Επίσης, παρουσιάζεται ένα ειδικός τύπος δικτύου (SARDNET) που ανήκει στην κατηγορία αυτή ο όποιος χρησιμοποιήθηκε στην παρούσα έρευνα για την προσέγγιση του προβλήματος της εκτίμησης της ομοιότητας των ρυθμικών σχημάτων. Στο επόμενο κεφάλαιο επιχειρείται μια σύντομη ανασκόπηση στις εφαρμογές των νευρωνικών δικτύων στην ανάλυση και μελέτη των χαρακτηριστικών της μουσικής όπως είναι το τονικό ύψος, ο ρυθμός αλλά και η ίδια η σύνθεση μουσικής. Τέλος, το έκτο κεφάλαιο αφιερώνεται στην ανάλυση των αποτελεσμάτων από την εφαρμογή των νευρωνικών δικτύων στο πρόβλημα της εκτίμησης της ομοιότητας των ρυθμικών σχημάτων. Περιγράφεται η συλλογιστική που ακολουθήθηκε για το σχεδιασμό του συστήματος, αναλύονται τα διάφορα προβλήματα που ανέκυψαν σε κάθε περίπτωση καθώς και οι περιορισμοί και δυνατότητες της παρούσας σχεδίασης. Στον επίλογο αυτής της διατριβής ασχολούμαστε με τα γενικά συμπεράσματα που αφορούν την παρούσα έρευνα αλλά και με τις μελλοντικές της επεκτάσεις.
description: Assessment of musical aptitude in young children usually includes the task of rhythm copying, where the child is asked to tap a short rhythm pattern after listening to it. Evaluation of performance accuracy on this task is based on indices of similarity between the stimulus and the performed pattern, which may result either from mathematical “distance metrics” or, alternatively, from ratings provided by experienced musicians in pair wise comparison tasks.In this work we present the architecture of a system containing two artificial neural networks in cascade - a self-organizing neural network (called SARDNET) and a Multi-Layer Perceptron - that receives a sequence of temporal intervals (performed rhythm pattern) as input and maps it into a given set of stimulus rhythm patterns. The possibility of generating valid indices of “distance measures” between rhythmic patterns is examined based on training with targets that correspond to Euclidean distance metrics. Results provide strong evidence that this type of network architecture may be proven successful on calculating “similarity measures” between a rhythm pattern and its micro-variations that are consistent with ratings provided by real listeners. In the first chapter of this thesis we discuss the basic theory about pattern classification and pattern recognition systems. The second chapter deals with the basic neural network definitions, well known network architectures and training methods while in the third and fourth chapter networks based on supervised and unsupervised learning are presented in more detail. Furthermore a new type of self-organizing neural network called SARDNET is described and some of its applications are analyzed. In the fifth chapter we attempt a short overview about applications of neural network in music. These include music composition, pitch perception and rhythm structure analysis. Finally in the last chapter we present the architecture of our system, analyze the limitations as well as the capabilities of this approach and discuss some further research.