"Wavelet application on the analysis of musical gestures in traditional acoustic instruments timbres" (MSc dissertation, 1997)
RESUMO
A
expressividade é um elemento chave para o transporte de emoções
em
música,
e seu modelamento, vital para a concepção de sistemas de
síntese
mais
realistas. Gestos musicais executados durante a interpretação
usualmente
portam a informação responsável pela expressividade
percebida,
e podem ser rastreados por meio de padrões sônicos a eles
associados
em diversas escalas de resolução.
Um
conjunto relevante de gestos musicais expressivos foi estudado
através
de uma análise em multiresolução utilizando-se a transformada
wavelet.
A escolha deve-se principalmente à capacidade natural desta
ferramenta
em realizar análises de tempo-escala/frequência, e suas
semelhanças
com o processamento dos estágios primários do sistema
auditivo.
Vinte
e sete eventos musicais foram capturados em interpretações
de
violino
e flauta, e analisados com o objetivo de avaliar a
aplicabilidade
desta ferramenta na identificação e segregação
de padrões
sônicos
associados a gestos musicais expressivos.
Os
algoritmos wavelet foram implementados na plataforma MATLAB
utilizando-se
bancos de filtros organizados em esquema piramidal.
Rotinas
para análises gráfica e sônica e uma interface ao usuário
foram
também
implementadas.
Verificou-se
que as wavelets permitem a identificação de padrões
sônicos
associados
a gestos expressivos exibindo diferentes propriedades em
níveis
diferentes da análise. A técnica mostrou-se útil para
isolar
ruídos
oriundos de fontes diversas, extrair transientes associados a
gestos
súbitos e/ou intensos, e para segregar a estrutura harmônica
de
tons
musicais, entre outras potencialidades não menos importantes.
Particularidades
da técnica e efeitos secundários observados são
discutidos,
e os padrões sônicos observados nos níveis wavelets
são
correlacionados
com os gestos musicais que lhes deram origem.
São
propostos trabalhos futuros objetivando a investigação de
certos
eventos
musicais e fenômenos verificados, bem como o estudo de
implementações
alternativas.
ABSTRACT
Expressiveness
is a key element for emotion transportation in music, and
its
modeling necessary to conceive more realistic synthesis systems.
Musical
gestures executed during a performance carry the information
answering
for expressiveness, and may be tracked by means of sonic
patterns
associated to them within several resolution scales.
A
relevant set of musical gestures was studied through a multiresolution
analysis
using the wavelet transform. The choice for this tool is mainly
due
to its natural ability to perform time-scale/frequency analysis, and
for
its similarities with early auditory processing stages.
Twenty
seven musical events were captured from violin and flute
performances,
and analyzed in order to evaluate the applicability of
this
tool for identification and segregation of sonic patterns
associated
with expressive musical gestures.
The
wavelet algorithms were implemented on the MATLAB platform,
employing
filter banks organized in a pyramidal scheme. Graphical and
sonic
analysis routines and a user interface were carried out over the
same
platform.
It
was verified that wavelets enable the identification of sonic
patterns
associated to musical gestures revealing different properties
on
different levels of the analysis. The technique showed up useful to
isolate
noise from different sources, extract transients associated to
sudden
and/or intense gestures, and segregate the tonal harmonic
structure,
among other important features.
Particularities
of the technique and secondary effects observed are
discussed,
and sonic patterns on wavelet levels are correlated with the
musical
gestures which produced them.
Future
works are proposed addressing further investigation of certain
musical
events and phenomena observed, as well as the study of
alternative
implementations.