Lista delle Tesi e Tesine

• Music Information Retrieval

Algoritmi di training per modelli Markoviani nascosti (HMM) per l'allineamento di esecuzioni musicali con partiture

Contatto: Nicola Orio

Metodi avanzati di indicizzazione di melodie e frasi musicali per un sistema di Music Information Retrieval

Contatto: Nicola Orio

Analisi e modellazione di query musicali cantate dagli utenti di un sistema di Music Information Retrieval per lo sviluppo di un pitch tracker per la voce

Contatto: Nicola Orio

Algoritmi efficenti per l'estrazione di pattern ricorrenti da una melodia

Contatto: Nicola Orio

Sviluppo e test sperimentale di un sistema per il riconoscimento automatico di brani musicali, basato su Hidden Markov Models

Si tratta di implementare in Matlab un sistema efficente per il riconoscimento di brani audio polifonici confrontandoli con un insieme di brani in formato MIDI

Contatto: Nicola Orio

Sviluppo di un sistema per l'allineamento automatico di partiture ed esecuzioni in formato audio

Si tratta di realizzare un sistema per associare, ad ogni evento nella partitura, il corripondente istante nel file audio, in modo da garantire un pił efficace accesso alle parti di interesse di un documento musicale

Contatto: Nicola Orio

Svilupppo e test sperimentale di un sistema di pitch tracking e event segmentation per la trascrizione di query cantate

Si tratta di mettere a punto un sistema, basato su HMM di cui esiste una prima versione sperimentale, in grado di trascrivere in un formato simbolico le query di utenti inesperti, che quindi sono affette da errori di intonazione e hanno un massiccio uso di glissandi, oltre a stonature

Contatto: Nicola Orio