Autor : Ewald Peizer Vienna University of Technology 

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1 Automatic Audio Segmentation : Segment Boundary and Structure Detection in Popular Music
Autor : Ewald Peizer Vienna University of Technology  Institute of Software Technology and Interactive Systems 

2 Introdução Segmentação automática de áudio tem como objetivo extrair informações sobre a estrutura de uma música. A estrutura de uma música é composta de : Introdução Verso Refrão Bridge, etc.

3 Introdução O tema deste artigo é um subcampo da MIR ( Music Information Retrieval ) que visa extrair informações sobre a estrutura musical de canções.

4 Introdução Estas informações podem ser usadas em várias aplicações práticas: 1 - Facilitar a navegação ou consulta em grandes coleções de músicas. 2 - Query - by - humming

5 Algoritmo Este artigo apresenta um algoritmo de duas fases :
1 – Segment Boundaries 2 – Structure Detection

6 Segment Boundaries São extraídos features do sinal do áudio.
Spectogram Mel Frequency Cepstrum Coeficients Rhythm Patterns Statistical Spectrum Descriptors Constant Q Transform

7 J. Foote. Automatic audio segmentation using a measure of audio novelty

8 Segment Boundaries Usa um algoritmo proposto por Foote que usa Gaussian novelty score emergindo picos candidatos.

9 Structure Detection A saída da 1ª fase do algoritmo serve como entrada para a 2ª fase ( detecção da estrutura). A 2ª fase do algoritmo tenta detectar a estrutura da canção. Os segmentos possuem representação distinta, ou seja : A – intro B – chorus C - verse D - bridge, etc..

10 Struture Detection A estrutura de uma canção pode ser deduzida através destes rótulos. Presumimos que os segmentos do mesmo tipo são representados por features similares. Assim é executado técnicas de cluster não supervisionadas.

11 Struture Detection Means – of - frames

12 Avaliação Para poder comparar os resultados com outras pesquisas foi utilizado um merge de vários corpus. Total = 108 canções, maior CORPUS já utilizado em um algoritmo de AAS.

13 Evalution

14 Avaliação - Ambiguidade
A estrutura de uma música é ambígua, sendo assim não é trivial para avaliar os resultados do algoritmo Foi realizada uma avaliação através de um modelo hierárquico de dois níveis.

15 Avaliação - Ambiguidade

16 Resultados

17 Resultados

18 Audio Segmentation File Format
Foi introduzido um novo formato baseado em XML – SegmXML Este arquivo contém informações de segmentaçãoes hierárquicas para promover uma base comum para que futuros resultados sejam melhor comparáveis.

19 Limitações Frequentemente há um pico gerado por novelty score que significa a mudança de um instrumento. Canções com um som de guitarra distorcido e denso parece ter um pior resultado do que canções melódicas.

20 Conclusões O algoritmo, provou ser robusto em um sentido negativo e positivo : Muitos experimentos realizados com vários ajustes de parâmetros e novas heurísticas aplicadas não levaram a nehuma melhora de desempenho estatístico. Por outro lado validação cruzada e de performance em um conjunto de teste independente não mostrou nenhuma queda de desempenho.

21 Referências [Foo00] J. Foote. Automatic audio segmentation using a measure of audio novelty. In Proc. ICME, volume 1, New York City, New York, USA, 2000. [ANS+05] S. Abdallah, K. Noland, M. Sandler, M. Casey, and C. Rhodes. Theory and evaluation of a Bayesian music structure extractor. In Proc. ISMIR 2005, pages 420{425, London, UK, 2005. [Cha05] W. Chai. Automated analysis of musical structure. PhD thesis, Mas- sachusetts Institute of Technology, MA, USA, September 2005. [HSG06]C. Harte, M. Sandler, and M. Gasser. Detecting harmonic change in musical audio. In Proc. ACMMM, pages 21{26, Santa Barbara, California, USA, ACM Press New York, New York, USA. [PK06] J. Paulus and A. Klapuri. Music structure analysis by nding repeated parts. In Proc. ACMMM, pages 59{68, Santa Barbara, California, USA, 2006. ACM Press New York, New York, USA.