Contents:
- 1 Introduction
- 2 Collaboration Perspectives for Folk Song Research and Music Information Retrieval
- 3 A Manual Annotation System for Folk Song Similarity
- 4 The Study of Melodic Similarity using Global Melody Feature Sets
- 5 On Measuring Musical Style—The Case of Some Disputed Organ Fugues in the J.S. Bach (BWV) Catalog
- 6 Musical Models for Folk Song Melody Alignment
- 7 Retrieval of Folk Song Recordings using Musically Meaningful Audio Segments
- 8 Conclusions and Future Work
- Bibliography
Deze dissertatie beschrijft de ontwikkeling van een methode om automatisch te berekenen in hoeverre volksliedmelodieën op elkaar lijken, om daarmee een zoeksysteem te maken voor ‘Music Information Retrieval’. Muzikale kennis is geïntegreerd in computationele modellen. Met de nieuw ontwikkelde annotatiemethode (hoofdstuk 3) is een verzameling van 360 volksliedjes is geanalyseerd met behulp van 26 melodiefamilies. De in dit proefschrift ontwikkelde uitlijningsmodellen worden met succes gebruikt om melodieën te vinden in de collectie volkliederen van het Meertens Instituut. Een andere methode (88 kwantitatieve, globale eigenschappen van melodieën gebruiken om automatisch onderscheid tussen melodiefamilies te maken) blijkt minder goed te werken in grotere collecties van duizenden melodieën (hoofdstuk 4). Het onderzoek is uitgevoerd tijdens het project WITCHCRAFT (What Is Topical in Cultural Heritage: Content-based Retrieval Among Folksong Tunes) in het kader van het CATCH programma.
Interessant en goed leesbaar rapport (ook al betreft het een proefschrift). Er is veel aandacht voor zowel muziekwetenschap als voor de betrokken computertechnieken, omdat het resultaat een zoekmachine voor volksliedmelodieën is waarbij de gebruiker een melodie fragment oftewel een audio fragment als Query By Example kan gebruiken.