A expressividade é um elemento chave para o transporte de emoções em música, e seu modelamento, vital para a concepção de sistemas de síntese mais realistas. Gestos musicais executados durante a interpretação usualmente portam a informação responsável pela expressividade percebida, e podem ser rastreados por meio de padrões sônicos a eles associados em diversas escalas de resolução. Um conjunto relevante de gestos musicais expressivos foi estudado através de uma análise em multiresolução utilizando-se a transformada wavelet. A escolha deve-se principalmente à capacidade natural desta ferramenta em realizar análises de tempo-escala/frequência, e suas semelhanças com o processamento dos estágios primários do sistema auditivo. Vinte e sete eventos musicais foram capturados em interpretações de violino e flauta, e analisados com o objetivo de avaliar a aplicabilidade desta ferramenta na identificação e segregação de padrões sônicos associados a gestos musicais expressivos. Os algoritmos wavelet foram implementados na plataforma MATLAB utilizando-se bancos de filtros organizados em esquema piramidal. Rotinas para análises gráfica e sônica e uma interface ao usuário foram também implementadas. Verificou-se que as wavelets permitem a identificação de padrões sônicos associados a gestos expressivos exibindo diferentes propriedades em níveis diferentes da análise. A técnica mostrou-se útil para isolar ruídos oriundos de fontes diversas, extrair transientes associados a gestos súbitos e/ou intensos, e para segregar a estrutura harmônica de tons musicais, entre outras potencialidades não menos importantes. Particularidades da técnica e efeitos secundários observados são discutidos, e os padrões sônicos observados nos níveis wavelets são correlacionados com os gestos musicais que lhes deram origem. São propostos trabalhos futuros objetivando a investigação de certos eventos musicais e fenômenos verificados, bem como o estudo de implementações alternativas. / Expressiveness is a key element for emotion transportation in music, and its modeling necessary to conceive more realistic synthesis systems. Musical gestures executed during a performance carry the information answering for expressiveness, and may be tracked by means of sonic patterns associated to them within several resolution scales. A relevant set of musical gestures was studied through a multiresolution analysis using the wavelet transform. The choice for this tool is mainly due to its natural ability to perform time-scale/frequency analysis, and for its similarities with early auditory processing stages. Twenty seven musical events were captured from violin and flute performances, and analyzed in order to evaluate the applicability of this tool for identification and segregation of sonic patterns associated with expressive musical gestures. The wavelet algorithms were implemented on the MATLAB platform, employing filter banks organized in a pyramidal scheme. Graphical and sonic analysis routines and a user interface were carried out over the same platform. It was verified that wavelets enable the identification of sonic patterns associated to musical gestures revealing different properties on different levels of the analysis. The technique showed up useful to isolate noise from different sources, extract transients associated to sudden and/or intense gestures, and segregate the tonal harmonic structure, among other important features. Particularities of the technique and secondary effects observed are discussed, and sonic patterns on wavelet levels are correlated with the musical gestures which produced them. Future works are proposed addressing further investigation of certain musical events and phenomena observed, as well as the study of alternative implementations.

A expressividade é um elemento chave para o transporte de emoções em música, e seu modelamento, vital para a concepção de sistemas de síntese mais realistas. Gestos musicais executados durante a interpretação usualmente portam a informação responsável pela expressividade percebida, e podem ser rastreados por meio de padrões sônicos a eles associados em diversas escalas de resolução. Um conjunto relevante de gestos musicais expressivos foi estudado através de uma análise em multiresolução utilizando-se a transformada wavelet. A escolha deve-se principalmente à capacidade natural desta ferramenta em realizar análises de tempo-escala/frequência, e suas semelhanças com o processamento dos estágios primários do sistema auditivo. Vinte e sete eventos musicais foram capturados em interpretações de violino e flauta, e analisados com o objetivo de avaliar a aplicabilidade desta ferramenta na identificação e segregação de padrões sônicos associados a gestos musicais expressivos. Os algoritmos wavelet foram implementados na plataforma MATLAB utilizando-se bancos de filtros organizados em esquema piramidal. Rotinas para análises gráfica e sônica e uma interface ao usuário foram também implementadas. Verificou-se que as wavelets permitem a identificação de padrões sônicos associados a gestos expressivos exibindo diferentes propriedades em níveis diferentes da análise. A técnica mostrou-se útil para isolar ruídos oriundos de fontes diversas, extrair transientes associados a gestos súbitos e/ou intensos, e para segregar a estrutura harmônica de tons musicais, entre outras potencialidades não menos importantes. Particularidades da técnica e efeitos secundários observados são discutidos, e os padrões sônicos observados nos níveis wavelets são correlacionados com os gestos musicais que lhes deram origem. São propostos trabalhos futuros objetivando a investigação de certos eventos musicais e fenômenos verificados, bem como o estudo de implementações alternativas. / Expressiveness is a key element for emotion transportation in music, and its modeling necessary to conceive more realistic synthesis systems. Musical gestures executed during a performance carry the information answering for expressiveness, and may be tracked by means of sonic patterns associated to them within several resolution scales. A relevant set of musical gestures was studied through a multiresolution analysis using the wavelet transform. The choice for this tool is mainly due to its natural ability to perform time-scale/frequency analysis, and for its similarities with early auditory processing stages. Twenty seven musical events were captured from violin and flute performances, and analyzed in order to evaluate the applicability of this tool for identification and segregation of sonic patterns associated with expressive musical gestures. The wavelet algorithms were implemented on the MATLAB platform, employing filter banks organized in a pyramidal scheme. Graphical and sonic analysis routines and a user interface were carried out over the same platform. It was verified that wavelets enable the identification of sonic patterns associated to musical gestures revealing different properties on different levels of the analysis. The technique showed up useful to isolate noise from different sources, extract transients associated to sudden and/or intense gestures, and segregate the tonal harmonic structure, among other important features. Particularities of the technique and secondary effects observed are discussed, and sonic patterns on wavelet levels are correlated with the musical gestures which produced them. Future works are proposed addressing further investigation of certain musical events and phenomena observed, as well as the study of alternative implementations.