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PID2020-118447RA-I00

Financiado

TRANSCRIPCION MULTIMODAL DE PARTITURAS

LA MUSICA FORMA PARTE DE LA TRADICION HUMANA Y REPRESENTA UN ELEMENTO VALIOSO DEL PATRIMONIO CULTURAL QUE SE HA TRANSMITIDO POR DOS VIAS: A TRAVES DEL SONIDO Y MEDIANTE DOCUMENTOS ESCRITOS. NO OBSTANTE, LA MAYORIA DE LAS FUENTES M... ver más

01/01/2020

210K€

Presupuesto del proyecto: 210K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ALICANTE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1046

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01

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Participantes

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ALICANTE

Total investigadores 1046

Presupuesto del proyecto 210K€

Descripción del proyecto LA MUSICA FORMA PARTE DE LA TRADICION HUMANA Y REPRESENTA UN ELEMENTO VALIOSO DEL PATRIMONIO CULTURAL QUE SE HA TRANSMITIDO POR DOS VIAS: A TRAVES DEL SONIDO Y MEDIANTE DOCUMENTOS ESCRITOS. NO OBSTANTE, LA MAYORIA DE LAS FUENTES MUSICALES EXISTENTES (YA SEAN GRABACIONES DE AUDIO O DOCUMENTOS MUSICALES) NUNCA SE HAN TRANSCRITO A UN FORMATO DIGITAL ESTRUCTURADO QUE PERMITA SU INDEXACION, RECUPERACION Y PROCESAMIENTO.SE CONOCE COMO RECONOCIMIENTO OPTICO DE MUSICA (OMR) Y TRANSCRIPCION AUTOMATICA DE MUSICA (AMT) A LOS CAMPOS DE INVESTIGACION QUE ESTUDIAN COMO TRANSCRIBIR COMPUTACIONALMENTE IMAGENES DE PARTITURAS MUSICALES Y GRABACIONES DE AUDIO, RESPECTIVAMENTE, A FORMATOS QUE PUEDAN SER PROCESADOS POR UN ORDENADOR (PARTITURAS DIGITALES). UNA PARTITURA DIGITAL CODIFICA UNA SERIE DE SIMBOLOS MUSICALES, LOS CUALES PUEDEN SER MOSTRADOS MEDIANTE HERRAMIENTAS DE EDICION DE PARTITURAS O ANALIZADOS AUTOMATICAMENTE PARA EXTRAER INFORMACION SIGNIFICATIVA.LAS PARTITURAS DIGITALES SE UTILIZAN AMPLIAMENTE EN TAREAS DE RECUPERACION DE INFORMACION MUSICAL (MIR), COMO DETECCION DE PLAGIO, IDENTIFICACION DE AUTOR, CLASIFICACION DE GENEROS, BUSQUEDA POR SIMILITUD, ANALISIS ESTADISTICO Y ASISTENCIA EN LA COMPOSICION. POR TANTO, OBTENER UNA NOTACION EN FORMA DE PARTITURA DIGITAL A PARTIR DE UNA IMAGEN O UNA GRABACION PERMITE DISTRIBUIR LA PIEZA MUSICAL, REALIZAR ANALISIS A GRAN ESCALA, CAMBIAR SU CONTENIDO ANTES DE VOLVER A RENDERIZARLA Y REPRODUCIRLA MEDIANTE UNA HERRAMIENTA DE SINTESIS MUSICAL.TRAS DECADAS DE INVESTIGACION, TANTO AMT COMO OMR ESTAN LEJOS DE SER RESUELTOS, ESPECIALMENTE EN LO RELATIVO A MUSICA POLIFONICA, LA CUAL PRESENTA UN RETO MUCHO MAYOR TANTO A NIVEL DE IMAGEN COMO DE AUDIO. MULTISCORE BUSCA DESBLOQUEAR LA SITUACION ACTUAL UTILIZANDO GRANDES CANTIDADES DE DATOS ANOTADOS Y LA APLICACION DE TECNOLOGIAS RECIENTES BASADAS EN REDES NEURONALES PROFUNDAS, ENCONTRANDO INTERSECCIONES Y SINERGIAS EN AMBAS LINEAS DE INVESTIGACION QUE PREVIAMENTE SE HAN ABORDADO POR SEPARADO COMPLETAMENTE. ESTE PROYECTO, PUES, PROPONE EL DESARROLLO DE MODELOS NEURONALES PROFUNDOS QUE SE ENTRENEN CON GRANDES CONJUNTOS DE DATOS PARA APRENDER AMBAS TAREAS DE MANERA HOLISTICA (END-TO-END) BAJO UN MARCO COMUN PARA LA TRANSCRIPCION DE MUSICA POLIFONICA. ESTO PERMITIRA PROMOVER SINERGIAS ENTRE AMBOS CAMPOS (AMT Y OMR) Y ABORDAR NUEVAS TAREAS CIENTIFICAS, COMO DESARROLLAR MODELOS DE LENGUAJE COMUNES, LA TRANSCRIPCION MULTIMODAL DE AUDIO E IMAGEN, O APRENDER MODELOS CAPACES DE AFRONTAR AMBAS TAREAS DE FORMA INDEPENDIENTE (APRENDIZAJE MULTI-TAREA). ECUPERACION DE INFORMACION MUSICAL\PATRIMONIO CULTURAL\APRENDIZAJE PROFUNDO\MULTIMODALIDAD\RECONOCIMIENTO OPTICO DE MUSICA\TRANSCRIPCION AUTOMATICA DE MUSICA

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