Application of Computational Methods for Comparative Music Analysis

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F23%3APU149841" target="_blank" >RIV/00216305:26220/23:PU149841 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00216224:14210/23:00133255

Výsledek na webu

<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/10335098" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/10335098</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/IEEECONF59510.2023.10335098" target="_blank" >10.1109/IEEECONF59510.2023.10335098</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Application of Computational Methods for Comparative Music Analysis

Popis výsledku v původním jazyce

Music performance analysis can thrive from computational methods of music information retrieval. Besides extracting and analyzing symbolic music data, performance analysis also focuses on retrieving performance parameters from digital audio recordings. On the other hand, the aim of the comparative performance analysis is often qualitative and stands on our perception and musical principles. In this paper, we utilize feature extraction strategies and comparative analysis, leveraging computational methods while focusing on the goals of musicology. We aim to provide insight into music performance data for subsequent case studies. As the main contribution of this paper, we present a specific combination of extraction methods for performance music analysis on the application level. Furthermore, we demonstrate an early version of open-source software that deploys the proposed strategy in a user-friendly web-based environment.

Název v anglickém jazyce

Application of Computational Methods for Comparative Music Analysis

Popis výsledku anglicky

Music performance analysis can thrive from computational methods of music information retrieval. Besides extracting and analyzing symbolic music data, performance analysis also focuses on retrieving performance parameters from digital audio recordings. On the other hand, the aim of the comparative performance analysis is often qualitative and stands on our perception and musical principles. In this paper, we utilize feature extraction strategies and comparative analysis, leveraging computational methods while focusing on the goals of musicology. We aim to provide insight into music performance data for subsequent case studies. As the main contribution of this paper, we present a specific combination of extraction methods for performance music analysis on the application level. Furthermore, we demonstrate an early version of open-source software that deploys the proposed strategy in a user-friendly web-based environment.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20203 - Telecommunications

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 4th International Symposium on the Internet of Sounds 2023

ISBN

979-8-3503-8254-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

1-6

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Pisa, Itálie

Místo konání akce

Pisa

Datum konání akce

26. 10. 2023

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

001118080300005