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Aproximacininterdisciplinaralanlisismeldicodeloscantesacapella
JuanJosCabrera.IngenierodeTelecomunicacin.UniversidaddeSevilla,
JosMiguelDazBez.ProfesorTitulardeMatemticaAplicada.UniversidaddeSevilla,
FranciscoJavierEscobar.ProfesorTitulardeLiteratura.UniversidaddeSevilla,
EmiliaGmez.InvestigadoradelGrupodeInvestigacinenTecnologaMusicalyProfesoradeldepartamentodelasTecnologasdelaInformacinylasComunicaciones.UniversitatPompeuFabradeBarcelona,
FranciscoGmez.ProfesorTitulardeMatemticaAplicada.UniversidadPolitcnicadeMadrid,
JoaqunMora.ProfesorTitulardePsicologaEvolutiva.UniversidaddeSevilla.
EnestetrabajopretendemosrealizarunaaproximacinalFlamencoatravsdelusode
tcnicascomputacionales,quenospermitirnanalizarconprofundidadyrigor
cientficoesteartemusicalmediantelastecnologasactualesdeprocesamientodigital
delamsica.Estaconferenciaestbasadaenelestudioquellevaacaboelgrupode
investigacinCOFLA:anlisisCOmputacionaldelamsicaFLAmenca.Vaseelsitioweb
http://mtg.upf.edu/research/projects/coflaparamsinformacin.
Elobjetivocentraldeltrabajoaquexpuestoserelderealizarunanlisisautomticodelas
formasflamencas,centrndonosprincipalmenteensuscaractersticasmeldicas,parapoder
definirlassimilitudesydiferenciasentreestiloseinterpretaciones.Enconcreto,
vamosaestudiarestilosflamencosquecorrespondenalgrupodecantesconocidocomo
cantesportonsquesonnormalmentecantesinterpretadosacapella.Losestilosaestudiar
son:deblas,martinetesytons.Cabemencionarqueenlaactualidadnoestsuficientemente
demostradoelorigendeestoscantesyaparecendistintasfechasdeinicioenlas
interpretaciones,indicndoseelsigloXVIIIen(MolinayMairena,1963)oenlas
postrimerasdelsigloXIXen(Jaramillo,2002).Hemosdeindicarqueauqueelgrupodelas
tonslocomponenlosmartinetes,deblas,tons,saetasycarceleras,nuestrocorpus
contemplalastresprimerasvariantes,considerandoademsdostiposdistintosdemartinetes
quehemosdenotadocomomartinete1(conocidocomomartinetedeLosPelaosdeTriana)y
martinete2(trianeroscomolosanteriores,sellamantambinmartinetesredoblados,porque
sesuelerepetirelprimerolosdosprimerosversos).Elmartinetetipo2sueleserel
segundoquesecantaenlainterpretacinromanceadadelosmartinetes(seriedemartinetes
conletrasrelacionadas,conunasuntootemacomn).Estetipodemartinete,adems,esla
baseusualdelasaetapormartinete.
Hayqueresear,amododeapunteinicial,lapresenciadegranornamentacin
melismticaenladeblaydeunamelodacaracterstica(finalizandoenmodomayor)enlos
martinetes,usualmenteacompaadosporlapercusindeunmartillocontraunyunque.
Convieneapuntarque,aunqueenestetrabajosedesarrollaunametodologaadaptadaa
estoscantes,puedellevarseacabounestudiosimilarparaotrosestilosmusicalessiguiendo
lasmismaspautasaqupropuestas.Desdeunaperspectivagenrica,losobjetivosmarcados
son:
Ampliarelconocimientodelflamencodesdeunanlisismultidisciplinar.
Proporcionarherramientascomputacionalesqueayudenalatranscripcinyal
modeladomusical,yquepuedanserutilizadasparaelanlisiscomparativoentre
estilos,varianteseintrpretes.
Contrastarlosestudiosllevadosacabohastaahorasobreelorigenyevolucindelos
estilos.
Paraello,nosmarcamoslassiguientesdirectricesdetrabajo:
1. Recopilacindeuncorpusrepresentativo.
2. Extensindeestudiospreviosparaanalizarcomputacionalmenteaspectos
meldicosapartirdelanlisissonoro.
3. Restriccin,enunprimermomento,aloscantesacapella(martinetesytons).
4. Interdisciplinaridad:combinardiferentesaproximacionesparaladescripcin
meldicaylacomparacindemelodas.
1. Creacin del corpus
Hemosconstituidouncorpussonorosignificativodecantesdefraguainterpretado
porfigurasconsagradasenestosestilos.Conobjetodeteneruncorpuscompletosehan
consideradocantaoresalosqueselesasignalaautoraodifusindecadapalo,otrosms
recientesydedistintastesitura.Porejemplo,comosedeseaestudiarlascaractersticas
definitoriasdeladebla,lacoleccincontieneaTomsPavn,Chocolate,Antonio
Mairena,NaranjitodeTrianaoPepedeLuca.Dichasgrabacionestienelassiguientes
caractersticas:
Instrumento:vozcantada Fragmentosmonofnicos(sininstrumentacin) Formato: ficherosmono (1slocanal) wav (44,1KHzde frecuenciademuestreoy
codificacin16bits).
Lacoleccinquesehautilizadoestcompuestaporunconjuntodedeblas,martinetesy
tons,untotalde135piezasenteras,quenocuentaconningunasegmentacinprevia
(porejemplo,enfrasesoparadescartarlosfragmentosconguitarra,algnotro
instrumento,silenciosojaleos).Sehantenidoencuentadistintoscriteriosde
seleccin:histrico,musicolgico(modosdeinterpretar)ygeogrfico(sehanrecogido
lastradicionesdeterritorio).
Seharealizadounasegmentacinmanualenfrasesysehaconsideradolaprimerafraseentendiendoqueenstacontienelapresentacinoexposicindelamelodaprincipal.Enprimerlugar,serealizunestudiopilotode24piezas,paradespusrealizarsuextensinatodoelcorpus.
EnlaTabla1podemosobservarlosdoceintrpretesquecomponenlacoleccin(cada
unodeellosinterpretaunadeblayunmartinete,hastallegaralas24piezasya
mencionadas).Tambinseincluyeendichatablaelaodegrabacindelapieza,la
localizacinylaescuelaoinfluenciadelcantaor.
Cantaor Aodegrabacin Localizacin Escuela
AntonioMairena 1960 MairenadelAlcor Pabn
ChanoLobato 2002 Cdiz PabnMairena
Chocolate 1999 JerezdelaFrontera PabnMairena
J.Almadn 1985 CiudadReal PabnMairena
JessHeredia 2002 cija PabnMairena
M.Simn 1985 JerezdelaFrontera Pabn
M.Vargas 1972 Paradas Mairena
Naranjito 2002 Triana(Sevilla) PabnMairena
PepedeLuca 1963 Algeciras Pabn
Talegn 2002 Crdoba PabnMairena
TomsPabn 1950 Triana(Sevilla) ElBaboso
Turronero 1989 Utrera PabnMairena
Tabla1.Intrpretesqueformanelcorpuspilotoanalizado.
Despusdeanalizarcuidadosamentelosfragmentossonoros,seharealizadounfiltradoadecuadoparallevaracabounestudiodeclasificacin,dandolugarauntotalde77cortes.Lostiposdecantesqueformanlaampliacinfinaldelamuestrasonlossiguientes,conindicacindeloscortescorrespondientesacadauno: Tiposdeton Martinetes1 Martinetes2 Deblas Tons
Ejemplares27201119
2. Extraccin de la meloda
Laextraccindelpatrnmeldicodelcanteflamencoesunadelascuestionesms
apasionanteseinexploradasenelrea.Enunsentidonorigurosoentendemosmeloda
comounasucesindesonidosdediferentesalturas,esdecir,unasucesindenotas
musicales.Lamelodatieneunaimportanciavitalenlamsica,porqueeslamelodalo
quenospermitedistinguirunaobradeotra.Adems,lamelodaesloquehaceque
podamosrecordarlamsica,yseamoscapacesdereproducirlacantando,tarareandoo
silbando.
Nuestrogrupodeinvestigacinestabordandoelproblemadelaextraccinmeldicatanto
manualcomoautomticamente.Conrespectoalcasomanual,hayqueresearqueexisteun
propuestametodolgicadondeseproponeunarepresentacingrficadelasmelodasde
algunoscantesapartirdeunospatronesmeldicosextradosmanualmente(Donnier1997).
Ensteproyectosehanutilizadorepresentacionesmanualesapartirdecurvaspoligonales
definidas
nicamenteporlasnotasfundamentalesqueunexpertopuedeextraeraodo,paraser
comparadasposteriormenteconlasrepresentacionesextradasautomticamenteporun
modelocomputacionaladecuado.Deestaforma.lastareasqueplanteamosconelcorpus
obtenidoson:
1. Construirunarepresentacinmeldicarobustayadecuada.
2. Combinarladescripcinmanualyautomtica.
3. Medirlasimilitudmeldicaentreinterpretaciones.
4. Establecerrelacionesentreintrpretesyestilos.
2.1Transcripcionesmanuales
Comoprimerpaso,hemosrealizadounestudiomanualdesimilaridadesdelos
objetosdelcorpusconcriteriosmusicolgicosdistintosalaextraccindealtura(pitch)y
contornomeldico.Deestemodo,podremoscontrastar,conunargumentoexternode
comparaciny,siesposible,devalidacin,conlosresultadosqueseobtengandelestudiode
clasificacinautomtica.Hemostenidoencuentalassiguientesconsideracionesparala
transcripcinmanual:
Eliminacindeornamentaciones.
Representacinrtmicaflexible.
Latranscripcinserealizaenrelacinalospulsospercibidosenvezdesegnlas
duracionesdenotas.
Enlasiguientefigurasemuestranalgunosejemplosdetranscripcinmanualdelameloda,
talcomoapareceenelartculo(Cabreraetal.2008):
2.2Transcripcionesautomticas
Elprimerproblemaquenosplanteamosescmopasardelaudio(sealsonora)a
unaciertarepresentacindelamelodaquenospermitamanipularlasdigitalmentey
compararlas.
Comoessobradamenteconocido,elcarcterdetransmisinoraldelFlamencohaprovocado
lacasinulaexistenciadepartiturasquerepresentenlasmelodasdeloscantes(existen,no
obstante,partiturasparaguitarraflamenca,noasparalavoz,aspectoqueestamos
analizando).Portanto,nosplanteamosobtenerautomticamenteunadescripcindela
meloda,talcomovemosenlaFigura2.
Figura2.Descripcinautomticadelameloda.
Hayquetenerencuentaquelaobtencindeunamelodaapartirdeunarchivode
audioes,hoyenda,unproblemadeinvestigacinabierto.Existenalgunosalgoritmos
desarrolladosparalatranscripcinautomtica(generalmentedichossistemasgeneranun
formatoMIDIsimblico),perosiempredebemosconsiderarqueelniveldeperfeccinque
lleganaconseguirnoestotal,inclusotratndosedemsicamonofnica(unnico
Sealdeaudio
Descripcinmeldica
Meloda
instrumento,unavoz,etc.).
Sihablamosdedescripcinmeldicaautomticaparamsicapolifnica,podemosver
quesetratadeunalaborextremadamentecompleja,ysloseobtienenresultados
satisfactoriosparaalgunassimplificaciones(nmerodevoces,instrumentoonivelde
polifona)..staeslaprincipalraznquehamotivadolaeleccindecantessin
acompaamientomusicalenelcorpusaanalizar.Laintroduccindecantesacompaadosde
guitarrauotrosinstrumentosintroduciranuevasvariablesqueelevaranenormementela
complejidaddelanlisis,porloquehemoscredoconvenientedejarlocomounalneafutura
deinvestigacin,ycentrarnosenloscantesacapella.
Unavezhechaestasconsideracionesiniciales,ennuestroestudiovamosahablardela
melodahaciendoreferenciaaunasucesindenotasmusicales,porloqueserexpresada
conlossiguientesdescriptoresasociados:
Descriptoresacsticos(Gmez,KlapurietMeudic2003):
1. Descriptoresdeseal(bajonivel):energayfrecuenciafundamental(altura).
2. Transcripcin:duracinyalturadecadanota.
3. Descriptoresexpresivos:Desviaciones(vibrato,ataques,portamenti,etc.).
Hayquedecirquelossistemasactualesdetranscripcindecantoestnadaptadosa
estilosdemsicaclsicaypopular(deMulderetalt2003,Ryynnen2006)y,portanto,nos
enfrentamosalossiguientesretos:
Adaptacindelatecnologaactualalflamenco.
Extraccindelosnivelesderepresentacinmencionados.
Evaluacindesuusoparaelclculodesimilitud(anlisiscomparativo).
Elesquemadetranscripcinseguidoserigesecuencialmenteporloscomponentessiguientes:
Figura3.Fasesenelprocesodeextraccinautomtica.
Noharemosaquundesarrolloexhaustivodelametodologallevadaacaboparala
extraccinautomticadelameloda.Indicamosbrevementelospasosejecutadosencadauna
delasfasesdelorganigramadelaFigura3.
Anlisisacstico:
1. Seconsideraenergaendiferentesbandasdefrecuencia.2.Sellevaacabounaestimacindealturaenbasealclculodelacorrelacindela
amplitudeneldominiofrecuencial.
Figura4:Ejemplodeextraccindelaenerga
Anlisis
acstico
Consolidacin iterativa de
Notas y reajuste de la
frecuencia de afinacin
Trascripcin
de notas
Clculo de
frecuencia de
afinacin
Estimacin
de vibrato
Figura5.Extraccindelafrecuenciafundamental
Clculodefrecuenciadeafinacin:
1. Estimacininicialdelafrecuenciadereferenciautilizadaparaafinar,siconsideramosuntemperamentoigual(conrespectoa440Hz).
2. Minimizarlamediaponderadadelerrorinstantneodeafinacin.3. Definicindepesosbasadosenladerivadadelaenergaylaaltura.
Trascripcindenotas:
1. Segmentacinennotascortasmedianteunalgoritmodeprogramacindinmica.
Definicindefuncionesdeprobabilidadqueconsideranerrordealtura,variacionesdeenergayduracionesdenota.
Consolidaciniterativadenotasyreajustedelafrecuenciadeafinacin:
1. Reajustedelafrecuenciadeafinacinsegnlasnotasdetectadas.2. Consolidacindenotasconsecutivasconlamismaalturaytransicionessuaves.3. Aplicacindeunprocesoiterativo.
Estimacindevibrato:
1. Seconsideralafuncindediferenciadealtura(nominalvsenvolventedetectada).2. Serealizaelclculodepasosporcero(Zerocrossings).3. Finalmente,sellevaacabounaestimacindelaprofundidadyvelocidaddevibrato.
Exponemosaquunpardeejemplosquepertenecenaextractosdenuestrocorpus.Enlapartesuperiordecadaimagenobservamoselextractosonoro,yenlaparteinferiorsepresentalatranscripcinobtenidaautomticamente.Cadafranjahorizontalrepresentaunintervalodeunsemitono,yserepresentatantolaevolucininstantneadelafrecuenciafundamentalcomolatranscripcinennotasobtenida.
Figura6.Ejemplo:TomsPabn:Debla
Figura7.Ejemplo:A.Mairena:Debla
3. Anlisis de la similitud meldica
Elestudiodelasimilitudmeldicaesunproblemaextensamenteconsideradoenel
campodelaTecnologaMusicalqueresultacrucialenaplicacionescomolarecuperacinde
informacinmusical(MIR,MusicInformationRetrieval).Podemosdefinirla,agrosomodo,
comounamedidaquenosindicaelgradodeidentidadquepuedeestablecerseentredos
melodas.Enotraspalabras,setratadeobtenerunnmeroquenosindiquecuntoseparece
(ocuntosediferencia)unamelodaaotra.Tpicamente,serequiereelusodeconceptos
matemticosyalgortmicosparaestablecerycalculareficientementeunamedidade
similitud.
Figura 8. Proceso de clculo de similitud
Enlafiguraanteriorsemuestralametodologaquevamosaseguirparalaobtencin
deunvalordesimilitudentredosinterpretacionesdistintas,quebienpueden
corresponderadistintosestilosdeflamencocomoadosversionesdeunmismopalo.
Ennuestroanlisissobrelasmelodasdelflamenco,vamosautilizarlasimilitud
meldicaparacalcularcuantitativamentecuntoseparecenentresdoscantes.
Haremosdostiposdeanlisis:porunlado,veremoselgradodesimilitudentredos
tiposdiferentesdepalos,deblas,tonsymartinetes;yporotrolado,estudiaremosla
similitudexistenteentreinterpretacionesdediferentescantaoresdeunmismopalo.
Estopuedeserutilizadoparaclasificarautomticamentediferentespalos,ascomo
paraextraerconclusionessobrelaevolucindeunpalo,envirtuddelasdiferentes
interpretacionesdecadacantaor.
Existenmultituddemtodosdediferentecomplejidadparacalcularelgradode
similitudmeldica.Conlasmedidasodistanciassecalculanlosvaloresdesimilitudpara
cadapardecantesy,apartirdeah,sepuedenconstruirmapasdeproximidad2D:escalado
multidimensional(MDS)obien,losconocidosenBioinformticacomorbolesfilogenticos
Transcripcinautomtica Medida
Meloda 1
Meloda 2
Audio 1
Audio 2
Valor de similtud
quesonmsquerepresentacionesgeomtricasdeconexinenelplanoconlapropiedadde
queladistanciaeneldibujoentredosnodosrefleja,tantocomoesposible,laverdadera
distanciaobtenidaentrelasdosmelodascorrespondientes.Usaremosparticularmentelos
rbolesfilogenticosgeneradosporelmtodoNeighborNet,segnlaimplementacinde
HudsonyBryant(2006)dadaensuprogramaSplitsTrees.Existenmultituddemtodosde
diferentecomplejidadparacalcularelgradodesimilitudmeldica.Ennuestroanlisis,nos
vamosacentrarencuatromedidasdesimilituddiferentes.Hemosusado,enprimerlugar,
unamedidaestadstica,elcoeficientedecorrelacin,calculadoapartirdelhistogramadealturas
delasnotasextraidas.Dichocoeficientecalculalafuerzaydireccindeunarelacinlineal
entredosvariables.Ensegundolugar,unamedidadesimilitudconocida
comodistanciadeedicin(MongeauandSankoff,1990),queseutilizaen
aplicacionesdecomparacindecadenasdecaracteres,comopuedenserloscorrectores
ortogrficos.Porltimo,implementaremosunalgoritmodedistanciadeedicinapartirde
estructurasdeNarmour(Narmour , 1990)quetieneencuentapatronesmusicalespresentesenlasmelodascomparadas..
Acontinuacinmostramosalgunasrepresentacionesgeomtricasquecorrespondena
losclculosobtenidosmedianteelusodedistintasmedidasdesimilitud:
Distancia de edicin
Sedefinecomoelnmeromnimodeoperacionesrequeridasparatransformarunacadenade
caracteresenotra.Lasoperacionesson:
1. Insercin(sol>solo)2. Eliminacin(solo>sol)3. Sustitucin(casa>caja)
Unaventajadeestadistanciaeslaflexibilidadpuespodemosconsiderar
pesosparalasdiferentesoperacionessegnseveaoportunoenlasespecificaciones
particularesdecadacante.Losclculossobreelcorpusinicialde12deblasy12martinetes
nosllevalsiguienterbol,dondeseaprecialaclasificacindeformasatisfactoria:enla
partesuperioraparecelocalizadoelgrupodelos12martinetesyenlainferiorlasdistintas
interpretacionesdedeblas(conocidacomodebladeTomsPabn).
Figura 9. rbol filogentico que clasifica deblas y martinetes, basado en distancia de edicin.
Distancia de edicin a partir de estructuras de Narmour.
En este punto, estamos buscando una propuesta alternativa de distancia adecuada a
La msica flamenca, esto es, que refleje con cierta fidelidad la similitud entre dos
representaciones meldicas y, concretamente de los cantes a capella por tons. Para elegir
una buena representacin simplificada de la meloda conviene tener en cuenta las
caractersticas fundamentales que se ponen de manifiesto en el cante flamenco y que lo
distinguen claramente de otras ejecuciones tales como la clsica. Entre las caractersticas
fundamentales de las melodas flamencas en el corpus de las tons destacamos:
Relevanciadeintervaloscortos(mayormente2+algunas3y4),gradosconjuntos. Tesitura
ID:dosintervalospequeosidnticos,unoascendenteyelotrodescendente.IP:unintervalopequeoascendenteseguidodeotromenorqueelanterioryDescendente.
Figura 10. Ejemplo de anlisis de Narmour presentado en (Gratchen et alt. 2004)
Elclculodedistanciaentremelodaslaejecutamosteniendoencuentalassiguientes
consideraciones:
1. CadamelodadalugaraunasucesindeEN.
2. SehallaladistanciadeedicinentredoscadenasdeEN.
3. Lospesosestndadoscomosigue(vaseFigura11):
Pesodeinsercin:elreadelaEN. Pesodeborrado:elreadelaEN. Pesodesustitucin:elreaquequedaentreambasEN.
4. LasENseconsideranahoracomocurvaspoligonales.5. Cada comparacin entre dos EN se hace llevndolas al origen y, de este modo,
melodastraspuestastienendistanciaceroentres.
6. Enloscantesacapellaeltemponoesimportante.Porello,hemosignoradolainformacintemporal.
Figura11.Ejemplodedistancia:reaentredosEN,unaPyunaVP.
Acontinuacin,incluimosdistintosgrafosquesehanobtenidoteniendoencuentalos
clculosefectuadosteniendoencuentalarepresentacinmeldicaenbaseaestructuras
deNarmouryladistanciadesuperficieentreellas.Correspondenalosresultados
extradosenlosvaloresdesimilitudobtenidosparaelcorpusdebla,yelcorpuscompleto
debla+martinete1+martinete2+ton.
Figura 12. Grafo de deblas obtenido con la distancia de edicin usando EN.
Figura 13. Grafo de todo el corpus de deblas, martinetes 1, martinetes 2 y tons obtenido con la distancia de edicin usando EN.
Notamosfinalmente,queenelgrafodedeblas(Figura12)seobservalapresenciadeun
grupo(cluster)enlaparteizquierdadelgrficoque,deberacorresponderconungrupo
deinterpretacionessimilaresdeladeblay,portanto,suponelaexistenciadeunaescuela
oinfluenciaentreloscantaoresintrpretes.Conrespectoalosresultadosobtenidosenel
corpuscompleto,podemosobservarlarepresentacindelgrafodelaFigura13quese
observaunadiscriminacinclaradelasdeblasrespectoalosdemscantes(aparecen
agrupadasenlapartederecha).Sinembargo,losmartinetes1y2aparecendeforma
dispersaymezcladosentres.Porotraparte,hayungruposignificativodetonsque
conformanungrupoocluster(vaselapartesuperiorizquierda).Deestoextraemos,en
fin,queaunquelaclasificacindedeblasytonsseharealizadosatisfactoriamente,no
ocurrelomismoconlosmartinetes.Adadehoynopodemossaberexactamenteel
motivodeestadeficienciaperosuponemosqueconunajustetantoenlaextraccin
automticacomoenelclculodeladistanciadesimilitudpodramosofrecermejores
resultadosdeclasificacinparauncorpussuficientementesignificativoyamplio.
4.Conclusionesytrabajofuturo
Amododeconclusin,podemosdecirqueentendemosquelainvestigacinenla
msicaflamencahadehacersedesdeunpuntodevistainterdisciplinary,ennuestro
caso,planteamosunacombinacindeaproximacionesdesdedistintaspticascomola
antropolgica,histrica,musicalocomputacional.
Asmismo,enelcasoparticulardelestudiodelameloda,abogamosporunaintegracin
delconocimientodelexpertosobreelflamencoconelanlisisbasadoenordenador,de
talsuertequelosresultadosobtenidospuedenresumirseenlosiguientespuntos:
Representacinmeldicasemiautomtica.
Conocimientodelamelodadedichoscantes.
Resultadosprometedoresenclasificacindeestilos.
Apartedelavanceacadmicoycientficoquesuponeesteestudio,entendemosque
existenotrasaplicacionescomercialesquepuedenimplantarsehaciendousodeltrabajoaqu
iniciado:
Etiquetadoyclasificacinenbasesdedatos.Laexistenciadebasesdedatos
compuestaspor cientosdepiezasmusicales suponeunadificultadpara el
investigadorquetienequerealizarunabsqueda,especialmentedebidoalas
deficienciasdeletiquetadoexistenteenlamsicaflamenca.Conesteestudio,
hemos conseguido clasificar automticamente una serie de cantes en dos
grupos. Por extensin, podramos clasificar una base de datos de
proporcionesmayores,facilitandolaposteriorconsulta.
Generacindepartiturasdeapoyo.Elbloquedeextraccinautomticadela
melodaquesehaestudiadoeneste trabajopodraserutilizadoparacrear
partituras(noenelsentidoestrictodeltrmino,sinomsbienpatronesa
seguir)queserviranaunintrpretecomoapoyodurantesupreparacinde
los cantes, sin tener que recurrir nicamente a lo que hayamemorizado
previamente.
Compraonline.Siconsultamosalgncatlogodemsicadigitalexistenteen
laWeb,nosdaremos cuentaque losarchivosdeFlamenco sonunnmero
insignificante frente a los millones de archivos de otras msicas,
especialmentedemsicapopular.Enplenaeradigital,yconlaexistenciadel
formatoCDcadavezmsenentredicho,creemosnecesariounatransferencia
delamsicaflamencaalformatodigital.Estosarchivosdigitalespodranser
etiquetados utilizando nuestra herramienta de clasificacin, facilitando la
bsquedaenelcatlogoysuposteriordescarga.
Divulgacindel Flamenco.Con eldesarrollodelproyectoCOFLA, se est
facilitando el acceso de los ciudadanos a la investigacin en Flamenco,
contribuyendo a su divulgacin y, de forma indirecta, a la propia
conservacindelarteflamenco.
Finalmente,esbozamosbrevementealgunaslneasfuturasquesugierenlacontinuacin
deestetrabajo.Altratarsedeunproyectomuynovedoso,laslneasfuturasdeinvestigacin
quepuedenplantearsesonmuyvariadas.
Refinar el modelo meldico (descripciones) y mejorar las medidas de
similitud.
Clasificacindeintrpretes,variantes,usodelcorpusextendido.
Extensinaotroscantes.
Anlisisdeornamentacionesomelismas.
Complementarconelanlisisdeletra.
Agradecimientos:
LosautoresquierenagradeceralaAgenciaparaelDesarrollodelFlamencosuapoyo
constantealproyectoCOFLA,sinelcuallasreunionesdetrabajoyobtencindelmaterial
necesariodelproyectonohubieranpodidollevarseacabo.
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