Structural analysis of recorded music

 |  Login

Show simple item record

dc.contributor Aalto-yliopisto fi
dc.contributor Aalto University en
dc.contributor.advisor Klapuri, Anssi
dc.contributor.author Saikkonen, Lauri
dc.date.accessioned 2020-01-26T18:01:58Z
dc.date.available 2020-01-26T18:01:58Z
dc.date.issued 2020-01-20
dc.identifier.uri https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/42696
dc.description.abstract Structural analysis of music is one sub field of music information retrieval. The objective of structural analysis of music is to segment the audio into musically meaningful temporal segments. Finding relations between those different segments is also of interest when analysing structure. Using these relations - especially similarities - between different segments can be utilised to try to improve other music information retrieval algorithms. The objective of this thesis is to take a look into some of the state of the art methods for music structure analysis and find out if automatic chord transcription can be improved using these methods. In total, three different methods are examined and different strategies for chord transcription improvement are introduced. The results of this thesis indicate that the structure of music can be automatically analysed to an extent but not at the level of a human expert. The results also show that it is very difficult to improve current state of the art automatic chord transcription using information from a structural analysis algorithm. A more robust and granular structural analysis algorithm could in theory provide improvements to automatic chord transcription. en
dc.description.abstract Musiikin rakenteen analyysi on musiikkitiedonhaun alahaara. Sen tavoitteena on jaotella musiikillinen teos musiikillisesti merkittäviin osiin ja löytää näiden osien väliltä yhtäläisyyksiä ja riippuvuuksia. Käyttämällä eri musiikillisten osioiden samankaltaisuutta voidaan myös yrittää parantaa muita musiikkitiedonhakualgoritmeja. Tämän diplomityön tavoitteena on tarkastella tämän hetken tehokkaimpia automaattisia menetelmiä musiikin rakenteen analyysiin ja selvittää, voiko automaattista soinnuntunnistusta parantaa rakenteen analyysin menetelmillä. Tässä diplomityössä tarkastellaan kolmea eri rakenteen analyysin menetelmää ja esitellään eri strategioita soinnuntunnistamisen parantamiseen. Tämä diplomityö osoittaa, että ihminen pystyy analysoimaan musiikin rakennetta paremmin kuin tämän hetken parhaimmat algoritmit, vaikka automaattisilla menetelmillä voidaankin analysoida musiikin rakennetta tiettyyn pisteeseen asti. Tulokset myös osoittavat, että tämän hetken parhaimpia menetelmiä soinnuntunnistukseen on erittäin hankala parantaa musiikin rakenteen analyysin keinoin. Pienempiin osiin jakavalla rakenteen analyysin menetelmällä pystyttäisiin teoriassa parantamaan automaattista soinnuntunnistusta. fi
dc.format.extent 55
dc.format.mimetype application/pdf en
dc.language.iso en en
dc.title Structural analysis of recorded music en
dc.title Musiikin rakenteen analyysi fi
dc.type G2 Pro gradu, diplomityö fi
dc.contributor.school Perustieteiden korkeakoulu fi
dc.subject.keyword audio signal processing en
dc.subject.keyword acoustic signal analysis en
dc.subject.keyword machine learning en
dc.subject.keyword music information retrieval en
dc.identifier.urn URN:NBN:fi:aalto-202001261806
dc.programme.major Akustiikka ja audioteknologia fi
dc.programme.mcode ELEC3030 fi
dc.type.ontasot Master's thesis en
dc.type.ontasot Diplomityö fi
dc.contributor.supervisor Välimäki, Vesa
dc.programme Master’s Programme in Computer, Communication and Information Sciences fi
local.aalto.electroniconly yes
local.aalto.openaccess yes


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search archive


Advanced Search

article-iconSubmit a publication

Browse