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A comparison and evaluation of approaches to the automatic formal analysis of musical audio

Analyzing the form or structure of pieces of music is a fundamental task for music theorists. Several algorithms have been developed to automatically produce formal analyses of music. However, comparing these algorithms to one another and judging their relative merits has been very difficult, principally because the algorithms are usually evaluated on separate data sets, consisting of different songs or representing wholly different genres of music, and methods of evaluating the performance of these algorithms have varied significantly. As a result, there has been little benchmarking of performance in this area of research. This work aims to address this by directly comparing several music structure analysis algorithms.Five structure analysis algorithms representing a variety of approaches have been executed on three corpora of music, one of which was newly assembled from freely distributable music. The performance of each algorithm on each corpus has been measured using each of an extensive list of performance metrics. / Faire une analyse de la structure d'un pièce de musique est une tâche de première importance pour les théoriciens de musique. Ainsi, plusieurs algorithmes qui visent à produire de telles analyses automatiquement ont été développés. Il est toutefois difficile de comparer ces algorithmes parce qu'ils sont souvent évalués sur des corpus provenant de différentes œuvres musicales ou même de différents genres de musique, et la façon d'en faire l'évaluation a varié beaucoup. En conséquence, peu d'analyses comparatives de la performance de ces algorithmes ont été effectuées. Ce travail vise à aborder ce problème en comparant directement plusieurs algorithmes de l'analyse de structure musicale.Cinq algorithmes représentant une gamme d'approches à l'analyse de structure musicale ont été exécutés sur trois corpus de musique, dont un créé de sources publiques afin qu'il soit libre à partager. La performance de chaque algorithme sur chaque corpus a été évalué à l'aide de plusieurs mesures standard.

Identiferoai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.97085
Date January 2011
CreatorsSmith, Jordan
ContributorsIchiro Fujinaga (Internal/Supervisor)
PublisherMcGill University
Source SetsLibrary and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation
Formatapplication/pdf
CoverageMaster of Arts (Schulich School of Music)
RightsAll items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated.
RelationElectronically-submitted theses.

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