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Articulo de referencia

Función de croma

(a) Partitura musical de una escala de do mayor. (b) Cromagrama obtenido de la partitura. (c) Grabación de audio de la escala de do mayor interpretada en un piano. (d) Cromagram...

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(a) Partitura musical de una escala de do mayor. (b) Cromagrama obtenido de la partitura. (c) Grabación de audio de la escala de do mayor interpretada en un piano. (d) Cromagrama obtenido de la grabación de audio.

En la música occidental , el término croma o cromagrama se relaciona estrechamente con doce clases de altura diferentes . Los cromas, también conocidos como " perfiles de clase de altura ", son una herramienta poderosa para analizar música cuyas alturas se pueden categorizar de manera significativa (a menudo en doce categorías) y cuya afinación se aproxima a la escala temperada . Una propiedad principal de los cromas es que capturan las características armónicas y melódicas de la música, a la vez que son resistentes a los cambios de timbre e instrumentación.

Definición

La observación subyacente es que los humanos perciben dos tonos musicales como similares en color si difieren en una octava. Basándose en esta observación, un tono se puede separar en dos componentes, que se denominan altura tonal y croma . [ 1 ] Suponiendo la escala temperada igual , se consideran doce valores de croma representados por el conjunto

{C, C ♯ , D, D ♯ , E, F, F ♯ , G, G ♯ , A, A ♯ , B}

que consta de los doce atributos de ortografía de altura tal como se utilizan en la notación musical occidental. Nótese que en la escala temperada igual, diferentes ortografías de altura como C ♯ y D ♭ se refieren a la misma croma. Enumerando los valores de croma, se puede identificar el conjunto de valores de croma con el conjunto de enteros {1,2,...,12}, donde 1 se refiere a la croma C, 2 a C ♯ , y así sucesivamente. Una clase de altura se define como el conjunto de todas las alturas que comparten la misma croma. Por ejemplo, utilizando la notación científica de altura , la clase de altura correspondiente a la croma C es el conjunto

{..., C −2 , C −1 , C 0 , C 1 , C 2 , C 3 ...}

Consiste en todos los tonos separados por un número entero de octavas. Dada una representación musical (por ejemplo, una partitura o una grabación de audio), la idea principal de las características de croma es agregar, para una ventana de tiempo local determinada (por ejemplo, especificada en pulsos o en segundos), toda la información relacionada con un croma dado en un solo coeficiente. Al desplazar la ventana de tiempo a través de la representación musical, se obtiene una secuencia de características de croma, cada una de las cuales expresa cómo se distribuye el contenido de tono de la representación dentro de la ventana de tiempo en las doce bandas de croma. La representación de croma-tiempo resultante también se conoce como cromagrama. La figura anterior muestra cromagramas para una escala de do mayor, uno obtenido de una partitura y otro de una grabación de audio. Debido a la estrecha relación entre los términos croma y clase de tono, las características de croma también se conocen como perfiles de clase de tono .

Aplicaciones

Al identificar tonos que difieren en una octava, las características cromáticas muestran un alto grado de robustez ante variaciones en el timbre y se correlacionan estrechamente con el aspecto musical de la armonía. Esta es la razón por la que las características cromáticas son una herramienta bien establecida para el procesamiento y análisis de datos musicales. [ 2 ] Por ejemplo, prácticamente todos los procedimientos de reconocimiento de acordes se basan en algún tipo de representación cromática. [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] Además, las características cromáticas se han convertido en el estándar de facto para tareas como la alineación y sincronización musical [ 7 ] [ 8 ] así como el análisis de la estructura de audio. [ 9 ] Finalmente, las características cromáticas han demostrado ser una potente representación de características de nivel medio en la recuperación de audio basada en contenido, como la identificación de versiones de canciones, [ 10 ] [ 11 ] la coincidencia de audio [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] o el hashing de audio. [ 16 ] [ 17 ]

Cálculo de cromagramas de audio

Existen diversas formas de convertir una grabación de audio en un cromagrama. Por ejemplo, la conversión de una grabación de audio a una representación cromática (o cromagrama) puede realizarse mediante transformadas de Fourier de tiempo corto combinadas con estrategias de agrupamiento [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] o empleando bancos de filtros multivelocidad adecuados [ 12 ] . Además, las propiedades de las características cromáticas pueden modificarse significativamente mediante la introducción de pasos de preprocesamiento y posprocesamiento adecuados que alteren los aspectos espectrales, temporales y dinámicos. Esto da lugar a un gran número de variantes cromáticas, que pueden mostrar un comportamiento muy diferente en el contexto de un escenario específico de análisis musical [ 21 ] .

Véase también

Referencias

  1. ↑ Shepard, Roger N. (1964). "Circularidad en juicios de tono relativo". Journal of the Acoustical Society of America . 36 (212): 2346– 2353. Bibcode : 1964ASAJ...36.2346S . doi : 10.1121/1.1919362 .
  2. ↑ Müller, Meinard (2015). Fundamentos del procesamiento musical . Saltador. doi : 10.1007/978-3-319-21945-5 . ISBN 978-3-319-21944-8. S2CID 8691186 . 
  3. ↑ Cho, Taemin; Bello, Juan Pablo (2014). "Sobre la importancia relativa de los componentes individuales de los sistemas de reconocimiento de acordes". IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing . 22 (2): 477– 4920. Bibcode : 2014ITASL..22..477C . doi : 10.1109/TASLP.2013.2295926 . S2CID 16434636 . 
  4. ↑ Mauch, Matthias; Dixon, Simon (2010). "Estimación simultánea de acordes y contexto musical a partir de audio". IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing . 18 (6): 138– 153. Bibcode : 2010ITASL..18.1280M . CiteSeerX 10.1.1.414.7800 . doi : 10.1109/TASL.2009.2032947 . S2CID 15866073 .  
  5. ↑ Fujishima, Takuya (1999). "Reconocimiento de acordes en tiempo real de sonidos musicales: un sistema que utiliza música en Common Lisp". Actas de la Conferencia Internacional de Música por Computadora : 464–467 .
  6. ↑ Jiang, Nanzhu; Grosche, Peter; Konz, Verena; Müller, Meinard (2011). "Análisis de tipos de características cromáticas para el reconocimiento automático de acordes" (PDF) . Actas de la Conferencia AES sobre audio semántico .
  7. ↑ Hu, Ning; Dannenberg, Roger B.; Tzanetakis, George (2003). "Alineación y coincidencia de audio polifónico para la recuperación de música". Actas del Taller IEEE sobre aplicaciones del procesamiento de señales al audio y la acústica .
  8. ↑ Ewert, Sebastian; Müller, Meinard; Grosche, Peter (2009). "Sincronización de audio de alta resolución mediante características de inicio de croma" (PDF) . Conferencia Internacional IEEE de 2009 sobre Acústica, Habla y Procesamiento de Señales . págs. 1869–1872 . doi : 10.1109/ICASSP.2009.4959972 . ISBN  978-1-4244-2353-8. S2CID 16952895 . 
  9. ↑ Paulus, Jouni; Müller, Meinard; Klapuri, Anssi (2010). "Análisis de la estructura musical basado en audio" (PDF) . Actas de la Conferencia Internacional sobre Recuperación de Información Musical : 625–636 .
  10. ↑ Ellis, Daniel PW; Poliner, Graham (2007). "Identificación de 'canciones de versiones' con características cromáticas y seguimiento de ritmo mediante programación dinámica". Actas de la Conferencia Internacional IEEE sobre Acústica, Habla y Procesamiento de Señales .
  11. ↑ Serrà, Joan; Gómez, Emilia; Herrera, Perfecto; Serra, Xavier (2008). "Similitud binaria cromática y alineación local aplicadas a la identificación de versiones de canciones". IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing . 16 (6): 1138– 1151. Bibcode : 2008ITASL..16.1138S . doi : 10.1109/TASL.2008.924595 . hdl : 10230/16277 . S2CID 10078274 . 
  12. 1 2 Müller, Meinard; Kurth, Frank; Clausen, Michael (2005). "Audio Matching via Chroma-Based Statistical Features" (PDF) . Actas de la Conferencia Internacional sobre Recuperación de Información Musical : 288–295 .
  13. ↑ Kurth, Frank; Müller, Meinard (2008). "Coincidencia de audio eficiente basada en índices". IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing . 16 (2): 382– 395. Bibcode : 2008ITASL..16..382K . doi : 10.1109/TASL.2007.911552 . S2CID 206601781 . 
  14. ↑ Müller, Meinard (2015). Sincronización musical. En Fundamentos del procesamiento musical, capítulo 3, páginas 115-166 . Springer. ISBN 978-3-319-21944-8.
  15. ↑ Kurth, Frank; Müller, Meinard (2008). "Coincidencia de audio eficiente basada en índices". IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing . 16 (2): 382– 395. Bibcode : 2008ITASL..16..382K . doi : 10.1109/TASL.2007.911552 . S2CID 206601781 . 
  16. ↑ Yu, Yi; Crucianu, Michel; Oria, Vincent; Damiani, Ernesto (2010). "Combinación de histogramas multiprobe y LSH basado en estadísticas de orden para la recuperación escalable de contenido de audio". Actas de la conferencia internacional sobre multimedia - MM '10 . Actas de la 18.ª Conferencia Internacional sobre Multimedia 2010. págs. 381–390 . doi : 10.1145/1873951.1874004 . ISBN  9781605589336. S2CID 9033525 . 
  17. ↑ Yu, Yi; Crucianu, Michel; Oria, Vincent; Chen, Lei (2009). "Resumen local y LSH multinivel para la recuperación de pistas de audio multivariantes". Actas de la decimoséptima conferencia internacional ACM sobre multimedia - MM '09 . Actas de la 17.ª Conferencia Internacional sobre Multimedia 2009. págs. 341–350 . doi : 10.1145/1631272.1631320 . ISBN  9781605586083. S2CID 816862 . 
  18. ↑ Bartsch, Mark A.; Wakefield, Gregory H. (2005). "Miniaturas de audio de música popular mediante representaciones basadas en croma". IEEE Transactions on Multimedia . 7 (1): 96– 104. Bibcode : 2005ITMm....7...96B . CiteSeerX 10.1.1.379.3293 . doi : 10.1109/TMM.2004.840597 . S2CID 12559221 .  
  19. ↑ Gómez, Emilia (2006). "Descripción tonal de señales de audio musical". Tesis doctoral, UPF Barcelona, ​​España .
  20. ↑ Müller, Meinard (2015). Sincronización musical. En Fundamentos del procesamiento musical, capítulo 3, páginas 115-166 . Springer. ISBN 978-3-319-21944-8.
  21. ↑ Müller, Meinard; Ewert, Sebastian (2011). "Chroma Toolbox: Implementaciones en MATLAB para la extracción de variantes de características de audio basadas en croma" (PDF) . Actas de la Conferencia de la Sociedad Internacional para la Recuperación de Información Musical : 215–220 .
  • Chroma Toolbox Implementaciones gratuitas en MATLAB de varios tipos de croma y funciones de audio basadas en tono y croma.
  • Complemento de perfil de clase de tono armónico