Registro:
| Documento: | Tesis Doctoral |
| Título: | Inferencia de estructuras y patrones temporales para el modelado de la expectativa, certeza y ambigüedad en el pulso musical |
| Título alternativo: | Inference of temporal patterns for modeling expectations, certainty and ambiguity in the musical beat |
| Autor: | Miguel, Martín Alejandro |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Filiación: | Universidad de Buenos Aires - CONICET. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación (ICC)
|
| Publicación en la Web: | 2023-03-01 |
| Fecha de defensa: | 2022-08-24 |
| Fecha en portada: | 2022 |
| Grado Obtenido: | Doctorado |
| Título Obtenido: | Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias de la Computación |
| Director: | Fernández Slezak, Diego |
| Consejero: | Gravano, Agustín |
| Idioma: | Español |
| Palabras clave: | MODELADO COGNITIVO; INTELIGENCIA ARTIFICIAL; MUSICOLOGIA SISTEMATICA; AMIBIGUEDAD DEL PULSO; METODOLOGIA EXPERIMENTALCOGNITIVE MODELING; ARTIFICIAL INTELLIGENCE; SISTEMATIC MUSICOLOGY; BEAT AMBIGUITY; EXPERIMENTAL METHODOLOGY |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7142_Miguel |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n7142_Miguel.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n7142_Miguel |
| Ubicación: | Dep.COM 007142 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Miguel, Martín Alejandro. (2022). Inferencia de estructuras y patrones temporales para el modelado de la expectativa, certeza y ambigüedad en el pulso musical. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7142_Miguel |
Resumen:
Este trabajo presenta modelos computacionales y metodologías experimentales para el análisis, predicción y recolección de información en relación a la ambigüedad del pulso musical en estímulos rítmicos. El trabajo presenta un primer modelo que estima la confianza con que un oyente prefiere distintas interpretaciones del pulso y cómo estas preferencias evolucionan en el tiempo. El modelo se diferencia de trabajos anteriores al resolver ambos problemas al mismo tiempo, proveer información de múltiples interpretaciones y hacerlo online sin necesidad de contar con el pasaje completo. Usando extractos musicales, el modelo obtuvo resultados comparables con modelos que resuelven cada una de las tareas por separado y que acceden a todo el estímulo. Para validar el modelo en ritmos, se realizó un experimento con oyentes. La estimación del modelo correlacionó significativamente con los reportes de claridad del pulso recolectados. Además, este trabajo dio lugar a una novedosa configuración experimental que permite recolectar estos datos con buena precisión temporal y a bajo costo. También se exploró la posibilidad de obtener información de claridad del pulso a partir de un modelo de aprendizaje automático entrenado para la tarea de extracción del pulso. De esta exploración, obtuvimos métricas que correlacionan con la claridad de los oyentes, mostrando la existencia de información relevante para la cognición en el modelo. Finalmente, se presenta una metodología para visualizar resumidamente las distintas interpretaciones del pulso elegidas por oyentes, lo que permite poner en evidencia nuevas aristas de la ambigüedad del pulso. Junto con la metodología se propone la nueva tarea computacional de estimar la distribución del pulso, junto con una métrica de evaluación y modelos de referencia.
Abstract:
This paper presents computational models and experimental methodologies for the analysis, prediction and collection of information about the ambiguity of the musical pulse in rhythmic stimuli. The thesis presents a first model that estimates the confidence with which a listener prefers different beat interpretations and how these preferences evolve over time. The model differs from previous works by solving both problems simultaneously, providing information for multiple interpretations and doing it causally (not requiring the entire stimulus). Using musical excerpts, the model obtained comparable results with models that solve each of the tasks separately and that have access to the entire stimulus. To validate the model in rhythms, an experiment was carried out with listeners. The model's beat clarity estimates correlated significantly with listener's reports. Furthermore, this work originated a novel experimental setup that allows collecting this data with good temporal precision and at a low cost. We explored the possibility of obtaining pulse clarity information from a beat-tracking machine-learning model. From this exploration, we obtained metrics that correlated with the beat clarity reports, showing the existence of cognitively relevant information in the model. Finally, a methodology is presented that summarizes the different beat interpretations chosen by listeners, which evidenced new aspects of beat ambiguity. The work also proposes the new computational task of estimating the distribution of the beat. We provide an evaluation metric and reference models.
Citación:
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Miguel, Martín Alejandro. (2022). Inferencia de estructuras y patrones temporales para el modelado de la expectativa, certeza y ambigüedad en el pulso musical. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7142_Miguel
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Miguel, Martín Alejandro. "Inferencia de estructuras y patrones temporales para el modelado de la expectativa, certeza y ambigüedad en el pulso musical". Tesis Doctoral, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2022.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7142_Miguel
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