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Performance Precision Annotator (PPA): AI-Assisted Annotation and Analysis of Mu...

Performance Precision Annotator (PPA): AI-Assisted Annotation and Analysis of Music Performance In the internet era, vast troves of sound recordings and musical scores have become available to virtually anyone, but drawing connections between these two mediums to develop insights about performance style and artistic expressi... ver más

31/07/2024

MDW

99K€

Presupuesto del proyecto: 99K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT FUR MUSIK UND DARSTELLENDE KUNST... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-07-31

HORIZON-MSCA-2022-PF-01-01: MSCA Postdoctoral Fellowships 2022 ExpectedOutcome:

I+D

Cerrada hace 2 años

0% 100%

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1 Participantes

MDW

99.45K€ | Lider

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Duración del proyecto: 16 meses Fecha Inicio: 2023-03-30
Fecha Fin: 2024-07-31

Líder del proyecto

UNIVERSITAT FUR MUSIK UND DARSTELLENDE KUNST... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 99K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto In the internet era, vast troves of sound recordings and musical scores have become available to virtually anyone, but drawing connections between these two mediums to develop insights about performance style and artistic expression has remained a difficult and time-consuming task. Currently, music scholars rely on general--purpose sound editing tools for annotating musical elements in recordings (such as downbeats, pitch, or note onsets); however, these annotations often must be entered manually, and these tools do not incorporate one vital element needed for analyzing recordings: musical score information. This approach can be labor intensive and inefficient, and limits the scope of the data that can be analyzed. To help address this need, we seek this fellowship to develop PPA, a prototype open--source software tool for annotating and analyzing recorded music performances, bringing innovations from the interdisciplinary Music Information Retrieval (MIR) community to scholars and musicians in the humanities. Provided with a (digital) musical score and a performance of that score, the software will automatically generate meaningful AI--driven annotations about (e.g.) note onsets, dynamics, articulations, or tempo, fully integrated with the score. With an easy--to--use graphical user interface, the software will display and visualize the score, the audio, and the selected annotations in intuitive ways designed to streamline performance analysis. Besides developing the prototype, we propose to conduct use-case studies, gathering evidence to illuminate ways PPA can be used to assist musicology scholarship, and to inform future development of the software.

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