Automatic real time bass transcription system based on combined difference function

Due to the recent worldwide diffusion of internet and audio digital formats, in past few years the amount of multimedia contents highly increased. Our approach to produce, listen to and search for music is consequently changing and a great number of applications to help us in these tasks are proposed. For this reason, researchers' studies in music and technology field becomes more and more important. One of the most relevant field is Music Information Retrieval: the interdisciplinary science of retrieving information from music. One of the most interesting field within MIR is Automatic Music Transcription. That is the process of taking a digital sound waveform and extracting the symbolic information related to the high-level musical structures that might be seen on a score. This thesis proposes an application for real-time bass transcription from an audio signal. Possible users of the application are both amateur and students with few musical notions and expert musicians. For that reason the application is intended to have an extremely simple to use interface and functionalities. The core of the application is the pitch detection algorithm. We used an algorithm based on the composition of two techniques (YIN and SMSDF) that proposes a new method to estimate the pitch, called Combined Difference Function. The application gives the possibility to plug a bass directly in the computer and perform transcription in real-time. A real-time approach has been chosen to provide the user an instant feedback on the bass line played.

Grazie alla recente diffusione mondiale di internet e dei formati audio digitali, negli ultimi anni la quantità di contenuti multimediali è notevolmente aumentata. Di conseguenza, l'approccio alla produzione, all'ascolto e alla ricerca di musica sta cambiando e sempre nuove applicazioni ci aiutano in questo genere di attività. Per queste ragioni, la ricerca nel campo della musica e della tecnologia ha acquisito sempre più importanza. Un settore di ricerca tra i più rilevanti è quello del Music Information Retrieval (MIR). MIR è quella scienza interdisciplinare che si occupa di recuperare informazioni dai brani musicali. Uno degli ambiti più interessanti all'interno di MIR è quello che si occupa di Trascrizione Musicale Automatica. Con trascrizione musicale intendiamo il processo di estrazione, da un segnale audio digitale, di informazioni simboliche relative alle strutture musicali che possiamo vedere in un comune spartito. Questa tesi propone un'applicazione per la trascrizione del basso in tempo reale partendo da un segnale audio. Possibili fruitori dell'applicazione sono sia studenti e dilettanti, con poche conoscenze musicali, sia musicisti esperti e competenti. Per questa ragione l'applicazione è stata realizzata in modo da essere estremamente semplice da utilizzare sia nell'interfaccia che nelle funzionalità. Il nucleo dell'applicazione è l'algoritmo di stima dell'altezza della nota (pitch). Per questo compito è stato usato un algoritmo, basato sulla composizione di due diverse tecniche (YIN e SMSDF), che propone un nuovo metodo per stimare l'altezza della nota, chiamato Combined Difference Function. L'applicazione da la possibilità di collegare il basso direttamente nel computer ed effettuare la trascrizione in tempo reale: un approccio di questo tipo è stato scelto per poter dare all'utente un feedback immediato sulla propria esecuzione.