- Music thumbnailing
-
Music Thumbaniling tiene como objetivo encontrar la parte más característica o representativa de una canción, la cual puede ser usada para búsquedas web, navegaciones web y recomendaciones musicales. Aunque lo que hace memorable o característica una canción es todavía incierta, investigaciones previas normalmente asumen que es la parte más repetida.
Contenido
Qué es y qué aplicaciones tiene
Music Thumbnailing se refiere al proceso de extraer o encontrar la parte más caracterísica de la canción, por lo general es la parte más repetitiva (coro). El área de MIR (Music Information Retrieval) ha incursionado en este tema debido a sus importantes aplicaciones comerciales que se pueden desarrollar. Para la extracción de Thumbnails musicales se han estudiado tres tipos de estrategias.
De repetición
La primera estrategia asume que la parte más repetida de la música es también la parte más representativa y el comienzo de una sección suele ser su parte esencial. Por lo tanto, esta estrategia opta por que la primera parte de la sección más repetida será el Thumbnail de la música. El algoritmo primero encuentra las secciones más repetidas basándose en el resultado del Análisis Estructural Musical, toma la primera sección entre todos estos y trunca el comienzo como el Thumbnail. Esta estrategia requiere de alta precisión y los límites estructurales de alta precisión.
De transición
En Amazon los Thumbnails son extraídos por medio de esta estrategia en donde la transición de dos partes (fin de una sección A y comienzo de una sección B) tienden a ser utilizadas como los Thumbnails.
Múltiples frases
También podemos combinar estas dos estrategias y elegir dos segmentos (en lugar de una continua serie de sesiones) procedentes de los inicios de la mayoría y la segunda más repetidas secciones. Esta estrategia necesita aún de mayor precisión tanto la estructura y la frontera.
Las aplicaciones de mayor importancia en Music Thumbnailing son:
- Publicidad: Previa de la canción.
- Ventas: A partir de las previas escuchadas se pueden vender muchos más ejemplares.
- Recomendaciones: Conocimiento de nuevos artistas, melodías y tipos de música a partir del Thumbnailing.
- Similitudes : Al encontrar por medio de Thumbnails, bandas con similitudes a las acostumbradas a escuchar, se genera un mayor conocimiento de estos y por ende más intercambio musical.
- Búsqueda :La parte que las personas recuerdan más de una canción, por lo general es la parte más significativa.
- Navegaciones.
Algunas investigaciones sobre Music Thumbnailing tratan con datos simbólicos musicales (por ejemplo, archivos MIDI) [3]. También se han realizado estudios sobre Thumbnailing de señales musicales, estos consisten en utilizar una técnica de clustering o modelos ocultos de Markov para encontrar frases claves de las canciones, realizados por Logan y Chu [4]. Bartsch y Wakefield [1] utilizaron la matriz de similitud propuesta por Foote [5][6] y las características del chroma o tono para Music Thumbnailing. Una variación de la matriz de similitud se propone también para Music Thumbnailing.
Productos comerciales que existan
El producto comercial más nombrado que utiliza esta herramienta es iTunes.
Con el iTunes Store se puede visualizar y escuchar las previas de las canciones o videos que posean las librerías, y de esta manera el usuario tiene un mejor criterio de evaluación acerca de su compra. Estas previas tienen una duración aproximada de 25 a 30 segundos. Por medio de Music Thumbnailing iTunes lograr vender de una manera virtual y satisfactoria a los usuarios canciones o videos de su total agrado, además realizando el Análisis Estructural se le puede brindar información al usuario acerca de otras canciones que puedan ser de su agrado por medio de comparaciones de las partes más significativas de las canciones o Thumbnails.
Otros productos comerciales que utilizan Music Thumbnailing son:
- Amazon
- Windows Media (FaroLatino Descarga Música Gratis)
- ALSong
- NewMelodies
Grupos de investigación
Estos son algunos de investigación que trabajan este tema:
- The Media Lab del MIT[1]
- El Digital Music Research Network en especial el Centre for Digital Music[2]
- Sony Computer Science Laboratory[3]
Referencias
- M.A. Bartsch and G.H. Wakefield, “To Catch a Chorus: Using Chroma-based Representations for Audio Thumbnailing,” In Proc. Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, 2001. [4]
- W. Chai and B.L. Vercoe, “Structural Analysis of Musical Signals for Indexing and Thumbnailing,” In Proc. Joint Conference on Digital Libraries, 2003. [5]
- J.L. Hsu, C.C. Liu, and L.P. Chen, “Discovering Nontrivial Repeating Patterns in Music Data,” IEEE Transactions on Multimedia, Vol. 3, No. 3, pp. 311-325, September 2001.
- B. Logan and S. Chu, “Music Summarization using Key Phrases,” In Proc. ICASSP, 2000. [6]
- J. Foote, "Visualizing Music and Audio using Self-Similarity," In Proc. ACM Multimedia Conference, 1999. [7]
- J. Foote, "Automatic Audio Segmentation using a Measure of Audio Novelty."
In Proc. of IEEE International Conference on Multimedia and Expo, 2000. [8]
- G. Peeters, A. L. Burthe and X. Rodet, “Toward Automatic Music Audio Summary Generation from Signal Analysis,”
In Proc. International Conference on Music Information Retrieval, October 2002. [9]
Enlaces externos
- Music Information Retrieval
- Análisis de estructura Musical
Wikimedia foundation. 2010.
