La Segmentazione Massimiliano Pancini.

Presentazione sul tema: "La Segmentazione Massimiliano Pancini."— Transcript della presentazione:

1 La Segmentazione Massimiliano Pancini

2 La Segmentazione Cos’è ?
Massimiliano Pancini Cos’è ?

3 La Segmentazione Prassi + Regole Materiale “tematico” Partiture
Idea musicale Prassi + Regole Materiale “tematico” Partiture

4 La Segmentazione Materiale “tematico” Materiale generativo

5 La Segmentazione OGGETTI MUSICALI Materiale generativo

6 La Segmentazione Modello comunicativo OGGETTI MUSICALI Trasmittente
Ricevente Decide oggetto comunicazione Interpreta oggetto comunicazione Codifica il messaggio Decodifica il messaggio Scrive il messaggio sul canale Legge il messaggio dal canale

7 La Segmentazione Modello comunicativo OGGETTI MUSICALI
Decide oggetto comunicazione Codifica il messaggio Scrive il messaggio sul canale Interpreta oggetto comunicazione Decodifica il messaggio Legge il messaggio dal canale Trasmittente Ricevente

8 Decodifica il messaggio
La Segmentazione OGGETTI MUSICALI Modello comunicativo ? Codifica il messaggio Decodifica il messaggio

9 La Segmentazione OGGETTI MUSICALI FORMALMENTE
Diamo ora alcune definizioni, in quanto usiamo per questo argomento alcune parole chiave in loro accezioni semplificate

10 La Segmentazione OGGETTI MUSICALI Definizione 1
Partitura: rappresentazione simbolica in grado di descrivere con la massima accuratezza possibile una composizione FORMALMENTE

11 & < >> La Segmentazione Partiture Partiture cartacee
NIFF files Archivio audio

12 La Segmentazione OGGETTI MUSICALI Definizione 2
(Registrazione) Audio: Codifica dell’esecuzione di una composizione, in qualsiasi formato e su qualsiasi supporto, IDEALMENTE ad una qualità infinita FORMALMENTE

13 La Segmentazione OGGETTI MUSICALI Definizione 3
Messaggio ben formato: Struttura linguistica musicale, tale che rispetti le regole sintattiche. Veicola l’informazione di senso compiuto codificata del compositore / esecutore FORMALMENTE

14 La Segmentazione OGGETTI MUSICALI Definizione 4
Oggetto musicale : Blocco contiguo di informazioni elementari, individuabile nella partitura o nella registrazione audio, che veicola un messaggio ben formato. FORMALMENTE

15 La Segmentazione OGGETTI MUSICALI Cosa possono essere: Frasi musicali
Cadenze Ricorrenze di accordi Incisi Accordi Cambi di tempo Riff ritmici Ecc.

16 Da cosa possono essere caratterizzati:
La Segmentazione OGGETTI MUSICALI Da cosa possono essere caratterizzati: Variazioni agogiche Variazioni timbriche Variazioni nell'intensità Ripetizioni nella stessa voce Ripetizioni in altre voci

17 Da cosa possono essere caratterizzati:
La Segmentazione OGGETTI MUSICALI Da cosa possono essere caratterizzati: Variazioni agogiche Variazioni timbriche Variazioni nell'intensità RALLENTANDO

18 Da cosa possono essere caratterizzati:
La Segmentazione OGGETTI MUSICALI Da cosa possono essere caratterizzati: Variazioni agogiche Variazioni timbriche Variazioni nell'intensità INVILUPPO

19 Da cosa possono essere caratterizzati:
La Segmentazione OGGETTI MUSICALI Da cosa possono essere caratterizzati: Variazioni agogiche Variazioni timbriche Variazioni nell'intensità VIBRATO

20 La Segmentazione perché ?

21 delle capacita’ automatizzabili
La Segmentazione ANALISI Formalizzazione delle capacita’ automatizzabili di discernimento di frammenti notazionali in base al diverso valore semantico Obiettivo: estrarre la conoscenza per riprodurre la capacità di discriminare gli oggetti musicali

22 La Segmentazione ANALISI / RESINTESI
Utilizzo dei risultati dell’analisi strutturale di un brano al fine di identificare le relazioni presenti nella partitura, la rielaborazioni degli oggetti musicali Obiettivo: estrarre gli schemi con cui gli oggetti musicali sono manipolati, l’architettura del brano

23 La Segmentazione CREAZIONE DI INDICI
Gli oggetti sono i “cardini” della composizione: caratterizzano il brano tra gli altri nei suoi ”momenti salienti” Obiettivo: stabilire con un’interrogazione una correlazione temporale o logica tra partitura e audio per mezzo di un insieme di indici

24 Progetto “Scala” Ricerca musicale Internet Score Segmenter Partiture

25 La Segmentazione La ricerca
Il Lim di Milano ha condotto una ricerca decennale alla ricerca di strumenti per la segmentazione dell’informazione simbolica e audio Parallelamente, altre università nel mondo studiano e hanno studiato la segmentazione per diverse finalità, e con diversi metodi.

26 La Segmentazione La ricerca Approcci:
Teoria generativa della musica tonale Sintesi interpretativa mediante uso di regole Reti Neurali Astrazione delle strutture musicali

27 La Segmentazione La ricerca F.Lerdahl & R.Jackendoff
Approccio descrittivo-statistico delle strutture della musica tonale (estetica tradizionale = studio degli autori)

28 F.Lerdahl & R.Jackendoff
La Segmentazione La ricerca F.Lerdahl & R.Jackendoff 4 modelli Analisi di raggruppamento analisi metrica riduzione time-span riduzione prolungazionale

29 Si cercano elementi disgiuntivi (orchestrazione, pause, ecc.)
Si esamina l’elaborazione dei frammenti così ottenuti (ovvero se e come i frammenti isolati sono stati rimaneggiati) Si analizzano eventuali strutture di simmetria (per accorpare elementi contigui o confermare i risultati) 4 modelli Analisi di raggruppamento analisi metrica riduzione time-span riduzione prolungazionale Struttura ritmica

30 4 modelli Analisi di raggruppamento analisi metrica
Studia il carico ritmico , nota per nota, e decide in base ai valori di ogni frammento melodico la forza che esso ha . É un’analisi basata sull’importanza che assumono le figure nel contesto ritmico della battuta 4 modelli Analisi di raggruppamento analisi metrica riduzione time-span riduzione prolungazionale Struttura ritmica

31 4 modelli Analisi di raggruppamento analisi metrica
Riconoscono una struttura dominante all’interno del brano. Si decide, livello per livello, l’importanza del frammento principale, riconoscendo le elaborazioni ed i contrasti del materiale precedente, e formando cosi’ i nuovi elementi “base” 4 modelli Analisi di raggruppamento analisi metrica riduzione time-span riduzione prolungazionale Strettamente correlate alle precedenti

32 4 modelli Analisi di raggruppamento analisi metrica
Riconoscono una struttura dominante all’interno del brano. Implicitamente questa non può che essere unica e non sovrapponibile Il riconoscimento avviene tramite un albero, che infatti non ammette questo, in perfetto accordo con l’ovvio modello percettivo dell’ascoltatore 4 modelli Analisi di raggruppamento analisi metrica riduzione time-span riduzione prolungazionale Strettamente correlate alle precedenti

33 Un esempio Analisi di raggruppamento analisi metrica
riduzione time-span riduzione prolungazionale Un esempio

34 Friberg, Fryden, Sundberg
La Segmentazione La ricerca Friberg, Fryden, Sundberg Parametri espressivi Regole Durata Dipendenti dal contesto Additive tra loro Inviluppo temporale del suono Fine tuning

35 Friberg, Fryden, Sundberg
La Segmentazione La ricerca Friberg, Fryden, Sundberg melodiche Regole differenziative raggruppative d’insieme

36 Approccio tramite reti neurali.
La Segmentazione La ricerca Bresin, De Poli, Vidolin Approccio tramite reti neurali. Studia ancora la variazione dei parametri di Sundberg. Ne sono stati scelti solo alcuni , per ridurre la complessità ed ottenere il miglior risultato possibile

37 { La Segmentazione { La ricerca Bresin, De Poli, Vidolin regole:
DDC1A Accorcia la nota corta DDC2B Riduzione contrasto nota doppia DPC2A Enfatizzazione del carico melodico DPC1B Alza la nota più alta GMI1B Durata dei toni di un Salto GMI1C Ascesa più veloce { Durata Var. Loudness Durata Diff. Durata Var. Loudness Var. Loudness { Durata Raggr. Durata

38 La Segmentazione Bresin, De Poli, Vidolin
Variazione totale della Durata OUTPUT Secondo livello nascosto Durata Primo livello nascosto INPUT Durata Nominale Carico Melodico Presenza di Salto Salto in semitoni Doppia Durata Ascesa Veloce

39 La Segmentazione La ricerca G.Widmer Approccio a livello strutturale
Idea di fondo: il metodo apprende come discriminare in base agli strumenti espressivi basandosi sull’analisi di interpretazioni umane

40 Approccio a livello strutturale
La Segmentazione La ricerca G.Widmer Approccio a livello strutturale Vengono estratte automaticamente in un primo passo informazioni sulla metrica e sul raggruppamento(cfr Lerdahl-Jackendoff) Vengono valutate le tendenze delle note, ascendenti, discendenti, arpeggiate.

41 Approccio a livello strutturale
La Segmentazione La ricerca G.Widmer Approccio a livello strutturale Obiettivo: La correlazione delle strutture individuate con le “tendenze” per ottenere un matching con una tra 5 curve prototipali e l’identificazione di oggetti a vari livelli

42 La Segmentazione La ricerca G.Widmer Curve prototipali
Even_level : Non è stata riconosciuta nessuna tendenza nota nella struttura analizzata Ascending: É stata trovata una tendenza a crescere nella struttura analizzata Asc_Desc : É stata trovata una tendenza a crescere e poi decrescere nella struttura analizzata Desc_Asc : É stata trovata una tendenza a decrescere e poi crescere nella struttura analizzata Descending: É stata trovata una tendenza a decrescere nella struttura analizzata

43 Approccio a livello strutturale
La Segmentazione Un esempio La ricerca G.Widmer Approccio a livello strutturale

44 La Segmentazione La partitura

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46 FINE PRIMA PARTE

47 Score Segmenter F. Lonati (1990)

48 Segmentazione in base alla forma:
Score Segmenter F. Lonati (1990) Segmentazione in base alla forma: Il programma è ottimizzato per forme musicali specifiche, e riconosce i criteri che il compositore utilizza come regole sintattiche

49 Score Segmenter F. Lonati (1990) S. Guagnini (1998)

50 Segmentazione in base agli operatori musicali e approccio statistico:
Score Segmenter F. Lonati (1990) S. Guagnini (1998) Segmentazione in base agli operatori musicali e approccio statistico: Riconoscimento di sequenze di note che soddisfano gli OPERATORI MELODICI, strumenti analitico-matematici in grado di catturare le ripetizioni tematiche

51 Score Segmenter “Il futuro sviluppo di un’adeguata analisi armonica rappresenterà un potente strumento per l’individuazione del contesto in cui un tema si presenta..“ S.Guagnini

52 Score Segmenter “Il futuro sviluppo di un’adeguata analisi armonica rappresenterà un potente strumento per l’individuazione del contesto in cui un tema si presenta..“ S.Guagnini “… La conoscenza dei contesti armonici, inoltre, potrebbe essere utile anche per il riconoscimento delle variazioni melodiche...“ S.Guagnini

53 Score Segmenter “Il futuro sviluppo di un’adeguata analisi armonica rappresenterà un potente strumento per l’individuazione del contesto in cui un tema si presenta..“ S.Guagnini “… La conoscenza dei contesti armonici, inoltre, potrebbe essere utile anche per il riconoscimento delle variazioni melodiche...“ S.Guagnini

54 Score Segmenter

55 Score Segmenter

56 Score Segmenter

57 Score Segmenter

58 Score Segmenter

59 Score Segmenter

60 Score Segmenter Il Funzionamento

61 La versione precedente del programma:
Score Segmenter La versione precedente del programma:

62 Rappresentazione sequenziale
1° Pentagramma Eventi musicali Per fare questo, i dati vengono riorganizzati Il pentagrammi selezionati per l’analisi vengono riorganizzati costruendo una lista ordinata di eventi musicali. Vengono delimitate le proposizioni e vengono rappresentati gli attributi in un modo più efficiente per ridurre i calcoli necessari durante il confronto. Vengono inizializzate le superfici d’analisi.

63 Rappresentazione sequenziale
1° Pentagramma 2° Pentagramma Eventi musicali Per fare questo, i dati vengono riorganizzati Il pentagrammi selezionati per l’analisi vengono riorganizzati costruendo una lista ordinata di eventi musicali. Vengono delimitate le proposizioni e vengono rappresentati gli attributi in un modo più efficiente per ridurre i calcoli necessari durante il confronto. Vengono inizializzate le superfici d’analisi.

64 Rappresentazione sequenziale
1° Pentagramma 2° Pentagramma …. Eventi musicali Per fare questo, i dati vengono riorganizzati Il pentagrammi selezionati per l’analisi vengono riorganizzati costruendo una lista ordinata di eventi musicali. Vengono delimitate le proposizioni e vengono rappresentati gli attributi in un modo più efficiente per ridurre i calcoli necessari durante il confronto. Vengono inizializzate le superfici d’analisi.

65 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Poiché fra le varie trasformazioni musicali ve ne sono alcune, dette RETROGRADE che comportano il ribaltamento della sequenza di note, è necessario che le proposizioni vengano confrontate sia da sinistra verso destra che da destra verso sinistra.

66 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

67 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

68 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

69 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

70 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

71 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

72 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

73 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

74 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

75 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

76 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

77 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

78 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

79 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

80 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

81 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

82 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

83 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

84 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

85 Il confronto Sorgente Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Questo comporta un notevole ritardo poiché ogni volta che un elemento viene aggiunto alle proposizioni confrontate, il confronto retrogrado deve ricominciare da capo.

86 Il confronto Confronto retrogrado Confronto Sorgente
Per ridurre i tempi di confronto si è fatto si che questo proceda su proposizioni distinte per il moto retrogrado e non retrogrado. Dati i due punti di inizio delle proposizioni da confrontare, il confronto avviene simultaneamente sia in senso retrogrado che non retrogrado e sia sulla superficie ritmica che su quella melodica.

87 Il confronto Confronto retrogrado Confronto Sorgente
I frammenti vengono prolungati finché il confronto ha successo, cioè finché almeno uno degli operatori definiti riconosce l’equivalenza dei due frammenti. Quando questo fallisce, viene interrotto per gli operatori che non riconoscono più l’equivalenza e continua per gli altri.

88 Il confronto Confronto retrogrado Confronto Sorgente
I frammenti vengono prolungati finché il confronto ha successo, cioè finché almeno uno degli operatori definiti riconosce l’equivalenza dei due frammenti. Quando questo fallisce, viene interrotto per gli operatori che non riconoscono più l’equivalenza e continua per gli altri.

89 Il confronto Confronto retrogrado Confronto Sorgente
I frammenti vengono prolungati finché il confronto ha successo, cioè finché almeno uno degli operatori definiti riconosce l’equivalenza dei due frammenti. Quando questo fallisce, viene interrotto per gli operatori che non riconoscono più l’equivalenza e continua per gli altri.

90 Il confronto Confronto retrogrado Confronto Sorgente
I frammenti vengono prolungati finché il confronto ha successo, cioè finché almeno uno degli operatori definiti riconosce l’equivalenza dei due frammenti. Quando questo fallisce, viene interrotto per gli operatori che non riconoscono più l’equivalenza e continua per gli altri.

91 Il confronto Confronto retrogrado Confronto Sorgente
I frammenti vengono prolungati finché il confronto ha successo, cioè finché almeno uno degli operatori definiti riconosce l’equivalenza dei due frammenti. Quando questo fallisce, viene interrotto per gli operatori che non riconoscono più l’equivalenza e continua per gli altri.

92 Il confronto Confronto retrogrado Confronto Sorgente
I frammenti vengono prolungati finché il confronto ha successo, cioè finché almeno uno degli operatori definiti riconosce l’equivalenza dei due frammenti. Quando questo fallisce, viene interrotto per gli operatori che non riconoscono più l’equivalenza e continua per gli altri.

93 Il confronto Confronto retrogrado Confronto Sorgente
I frammenti vengono prolungati finché il confronto ha successo, cioè finché almeno uno degli operatori definiti riconosce l’equivalenza dei due frammenti. Quando questo fallisce, viene interrotto per gli operatori che non riconoscono più l’equivalenza e continua per gli altri.

94 Il confronto Confronto retrogrado Confronto Sorgente
I frammenti vengono prolungati finché il confronto ha successo, cioè finché almeno uno degli operatori definiti riconosce l’equivalenza dei due frammenti. Quando questo fallisce, viene interrotto per gli operatori che non riconoscono più l’equivalenza e continua per gli altri.

95 Il confronto Confronto Sorgente
Ogni volta che i frammenti confrontati verificano le condizioni poste per le proposizioni vengono aggiornati i risultati sulle superfici ritmica e melodica a seconda di quali operatori ne riconoscono l’equivalenza.

96 Il confronto Confronto Sorgente
Ogni volta che i frammenti confrontati verificano le condizioni poste per le proposizioni vengono aggiornati i risultati sulle superfici ritmica e melodica a seconda di quali operatori ne riconoscono l’equivalenza.

97 Il confronto Confronto Sorgente
Ogni volta che i frammenti confrontati verificano le condizioni poste per le proposizioni vengono aggiornati i risultati sulle superfici ritmica e melodica a seconda di quali operatori ne riconoscono l’equivalenza.

98 Il confronto Confronto Sorgente
Ogni volta che i frammenti confrontati verificano le condizioni poste per le proposizioni vengono aggiornati i risultati sulle superfici ritmica e melodica a seconda di quali operatori ne riconoscono l’equivalenza.

99 Il confronto Confronto Sorgente
Ogni volta che i frammenti confrontati verificano le condizioni poste per le proposizioni vengono aggiornati i risultati sulle superfici ritmica e melodica a seconda di quali operatori ne riconoscono l’equivalenza.

100 Il confronto Confronto Sorgente
Ogni volta che i frammenti confrontati verificano le condizioni poste per le proposizioni vengono aggiornati i risultati sulle superfici ritmica e melodica a seconda di quali operatori ne riconoscono l’equivalenza.

101 La segmentazione Melodia Ritmo
Partendo dall’inizio della sequenza di eventi, ogni proposizione viene confrontata con tutte quelle che la seguono. Quando viene incontrata un’equivalenza (ritmica o melodica), l’importanza della proposizione presa in esame aumenta mentre l’importanza della sua ricorrenza diminuisce

102 La segmentazione Melodia Ritmo
Partendo dall’inizio della sequenza di eventi, ogni proposizione viene confrontata con tutte quelle che la seguono. Quando viene incontrata un’equivalenza (ritmica o melodica), l’importanza della proposizione presa in esame aumenta mentre l’importanza della sua ricorrenza diminuisce

103 La segmentazione Melodia Ritmo
Partendo dall’inizio della sequenza di eventi, ogni proposizione viene confrontata con tutte quelle che la seguono. Quando viene incontrata un’equivalenza (ritmica o melodica), l’importanza della proposizione presa in esame aumenta mentre l’importanza della sua ricorrenza diminuisce

104 La segmentazione Melodia Ritmo
Partendo dall’inizio della sequenza di eventi, ogni proposizione viene confrontata con tutte quelle che la seguono. Quando viene incontrata un’equivalenza (ritmica o melodica), l’importanza della proposizione presa in esame aumenta mentre l’importanza della sua ricorrenza diminuisce

105 La segmentazione Melodia Ritmo
Partendo dall’inizio della sequenza di eventi, ogni proposizione viene confrontata con tutte quelle che la seguono. Quando viene incontrata un’equivalenza (ritmica o melodica), l’importanza della proposizione presa in esame aumenta mentre l’importanza della sua ricorrenza diminuisce

106 La segmentazione Melodia Ritmo
Partendo dall’inizio della sequenza di eventi, ogni proposizione viene confrontata con tutte quelle che la seguono. Quando viene incontrata un’equivalenza (ritmica o melodica), l’importanza della proposizione presa in esame aumenta mentre l’importanza della sua ricorrenza diminuisce

107 La segmentazione Melodia Ritmo
Partendo dall’inizio della sequenza di eventi, ogni proposizione viene confrontata con tutte quelle che la seguono. Quando viene incontrata un’equivalenza (ritmica o melodica), l’importanza della proposizione presa in esame aumenta mentre l’importanza della sua ricorrenza diminuisce

108 La segmentazione Melodia Ritmo Risultati
Partendo dall’inizio della sequenza di eventi, ogni proposizione viene confrontata con tutte quelle che la seguono. Quando viene incontrata un’equivalenza (ritmica o melodica), l’importanza della proposizione presa in esame aumenta mentre l’importanza della sua ricorrenza diminuisce

109 Score Segmenter Score Segmenter
Il nuovo Score Segmenter

110 Fase 1 costruzione delle armonie

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112 Buongiorno.. Sono il cursore del programma Score Segmenter e Vi mostrerò come in esso avvenga un’analisi armonica

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117 L’armonia sembra composta da durate non omogenee:
Al soprano ed al tenore vi sono note più lunghe

118 Le note più lunghe si possono frammentare in suoni di uguale altezza ma di durata complementare

119 In questo caso, la nota del soprano eccede ancora la durata dell’armonia

120 Procedo ancora distribuendo la durata sulle armonie successive

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127 Fase 2 riconoscimento delle armonie

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129 I

130 I I

131 I I V

132 I I V I

133 I I V I IV

134 I I V I IV V

135 I I V I IV V ?

136 I I V I IV V V ?

137 I I V I IV V V V ?

138 I I V I IV V V V I ?

139 I I V I IV V V V I IV ?

140 In caso di mancato riconoscimento...
V I IV V V V I IV ? In caso di mancato riconoscimento...

141 Valuto se è fondamentale riconoscere questa armonia
IV V V V I IV ? Valuto se è fondamentale riconoscere questa armonia

142 I I V I IV V V V I IV ? Se cade su un tempo forte, posso sempre individuare la fondamentale in una una delle note che la compongono

143 I I V I IV V V V I IV ? In questo caso, pero’, non ha rilevanza nel suo contesto, perché è su un tempo debole!

144 I I V I IV V V V I IV

145 Fase 3 Eliminazione delle armonie non significative

146 I I V I IV V V V I IV

147 I I V I IV V V V I IV Tutte queste armonie sono costruite sullo stesso grado, quindi sono equivalenti

148 I I V I IV V I IV Le sostituisco con un singolo accordo, che dura quanto le quattro armonie assieme

149 Se riconoscessi l’andamento del brano come concitato...
V I IV V I IV Se riconoscessi l’andamento del brano come concitato...

150 I I V I IV V I IV ..eliminerei gli accordi che l’utente ascolta per un tempo troppo breve..

151 I I V I IV V I IV In questo caso cancellerei l’accordo sul V grado, che chiaramente è ornamento del I..

152 I I IV V I IV Ottenendo una cadenza perfetta, che va dal I grado, al IV, al V, ed infine torna al I

153 Metodo 1 ricerca delle cadenze
V I IV V I IV Metodo 1 ricerca delle cadenze

154 I I V I IV V I IV Vediamo ora come si sfrutta la regola che una cadenza conclusiva termina con un accordo di I grado o, al massimo, V grado

155 I I V I IV V I IV Partendo da un accordo, osservo tutte le possibili cadenze che possono cominciare con questa armonia

156 I I V I IV V I IV Se prendo come limite massimo due battute, queste sono le cadenze candidate

157 I I V I IV V I IV Essendo il tema la proposizione espressiva più plausibile, tengo la cadenza più lunga

158 Ripeto lo stesso procedimento partendo da altre armonie
V I IV V I IV Ripeto lo stesso procedimento partendo da altre armonie

159 I I V I IV V I IV ..per tutto il brano

160 I I V I IV V I IV ..ed alla fine si valuta la cadenza più plausibile tra queste, qualora non vi sia l’interazione di altri metodi..

161 …trovando il tema, come in questo caso
IV V I IV …trovando il tema, come in questo caso

162 ricerca delle ricorrenze
V I IV V V V I IV Metodo 2 ricerca delle ricorrenze

163 I I V I IV V I IV

164 I I V I IV V I IV

165 I I V I IV V I IV

166 I I V I IV V I IV

167 I I V I IV V I IV

168 I V IV I IV V VI V I IV V I IV V I IV I V IV V I IV

169 String Matching Tolleranza = 0 I V IV I IV V VI V I IV V I IV V I IV I

170 String Matching approssimato
Tolleranza = 1 I V IV String Matching approssimato I IV V VI V I IV V I IV V I IV I V IV V I IV

171 String Matching approssimato
Tolleranza = 1 Maggiore robustezza per i casi in cui il tema subisca piccole variazioni String Matching approssimato Minore potenza descrittiva delle regole del linguaggio su cui è basato l’algoritmo

172 Combinazioni:

173 Score Segmenter

174 Score Segmenter ARMONIE TEMI

175 Score Segmenter ARMONIE TEMI

176 Score Segmenter ARMONIE TEMI

177 Score Segmenter ARMONIE TEMI

178 Score Segmenter

179 Score Segmenter Vantaggi Armonie contro note Meno eventi da valutare
Gli eventi sono più significativi Solidità dell’algoritmo in presenza di casi critici L’indagine è condotta sulla punteggiatura del discorso musicale, l’analisi è semantica

180 Score Segmenter Risultati Accuratezza :
la ricerca tematica è controllata per la lunghezza e la sensibilità alle variazioni Interfaccia utente : comunicazione mediante contenuti musicali

181 Possibili sviluppi futuri
Score Segmenter Possibili sviluppi futuri Ricerca : Utilizzo dei nuovi strumenti analitici Crescita del modello formale di riconoscimento Ulteriori migliorie del costo computazionale