A probabilistic approach to melodic similarity

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Título: A probabilistic approach to melodic similarity
Autor/es: Bernabeu Briones, José Francisco | Calera Rubio, Jorge | Iñesta Quereda, José Manuel | Rizo Valero, David
Grupo/s de investigación o GITE: Reconocimiento de Formas e Inteligencia Artificial
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Palabras clave: Melodic similarity | Music information retrieval | Stochastic k-testable tree-models
Área/s de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Fecha de publicación: 2009
Editor: ECML PKDD
Cita bibliográfica: BERNABEU BRIONES, José Francisco, et al. "A probabilistic approach to melodic similarity". In: MML 2009: Second International Workshop on Machine Learning and Music, at ECML PKDD 2009, September 7, 2009, Bled, Slovenia / Rafael Ramirez, Darrell Conklin, Christina Anagnostopoulou (Eds.), pp. 54-59
Resumen: Melodic similarity is an important research topic in music information retrieval. The representation of symbolic music by means of trees has proven to be suitable in melodic similarity computation, because they are able to code rhythm in their structure leaving only pitch representations as a degree of freedom for coding. In order to compare trees, different edit distances have been previously used. In this paper, stochastic k-testable tree-models, formerly used in other domains like structured document compression or natural language processing, have been used for computing a similarity measure between melody trees as a probability and their performance has been compared to a classical tree edit distance.
Patrocinador/es: This work is supported by the Spanish Ministry projects: DPI2006-15542-C04, TIN2006-14932-C02, both partially supported by EU ERDF, the Consolider Ingenio 2010 research programme (project MIPRCV, CSD2007-00018) and the Pascal Network of Excellence.
URI: http://hdl.handle.net/10045/16175
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/conferenceObject
Revisión científica: si
Aparece en las colecciones:INV - GRFIA - Comunicaciones a Congresos, Conferencias, etc.
Investigaciones financiadas por la UE

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