استرجاع المعلومات الموسيقية

أحد المواضيع البحثية الكلاسيكية في مجال استرجاع المعلومات الموسيقية هو تصنيف الأنواع الموسيقية، وهو تصنيف العناصر الموسيقية إلى أحد الأنواع المحددة مسبقًا مثل الموسيقى الكلاسيكية والجاز والروك وما إلى ذلك. كما أن تصنيف الحالة المزاجية وتصنيف الفنانين وتحديد الآلات الموسيقية ووضع العلامات الموسيقية هي مواضيع شائعة أيضًا.

توجد بالفعل العديد من أنظمة التوصية الموسيقية، ولكن من المثير للدهشة أن القليل منها يعتمد على تقنيات استرجاع المعلومات الموسيقية، بدلاً من الاستفادة من التشابه بين المستخدمين أو تجميع البيانات المضني. على سبيل المثال، تستخدم منصة باندورا خبراء لتصنيف الموسيقى بخصائص محددة مثل "مغنية" أو "خط باس قوي". وتجد العديد من الأنظمة الأخرى مستخدمين متشابهين في تاريخ استماعهم، وتقترح عليهم موسيقى لم يسمعوها من قبل من مجموعاتهم الموسيقية. وقد بدأت تقنيات استرجاع المعلومات الموسيقية للتشابه في الموسيقى تُدمج الآن في هذه الأنظمة.

يُعنى فصل مصادر الموسيقى بفصل الإشارات الأصلية من إشارة صوتية مركبة . أما التعرف على الآلات الموسيقية فيعني تحديد الآلات المستخدمة في الموسيقى. وقد طُوّرت أنظمة استرجاع المعلومات الموسيقية (MIR) المختلفة التي تستطيع فصل الموسيقى إلى مساراتها المكونة دون الحاجة إلى النسخة الأصلية. وبهذه الطريقة، على سبيل المثال، يمكن إنشاء مسارات كاريوكي من مسارات موسيقية عادية، مع العلم أن هذه العملية ليست مثالية تمامًا نظرًا لتداخل نطاق الترددات الصوتية مع نطاق ترددات الآلات الأخرى.

النسخ الموسيقي الآلي هو عملية تحويل التسجيل الصوتي إلى تدوين رمزي، مثل النوتة الموسيقية أو ملف MIDI . ^{[ 1 ]} تتضمن هذه العملية عدة مهام لتحليل الصوت، قد تشمل الكشف عن تعدد النغمات، والكشف عن بداية النغمة، وتقدير المدة، وتحديد الآلات الموسيقية ، واستخراج المعلومات التوافقية والإيقاعية واللحنية . وتزداد صعوبة هذه المهمة مع ازدياد عدد الآلات الموسيقية ومستوى تعدد الأصوات .

يُعدّ التوليد التلقائي للموسيقى هدفًا يسعى إليه العديد من الباحثين في مجال استرجاع المعلومات الموسيقية. وقد بُذلت محاولات في هذا الصدد، لكنها لم تُحقق نجاحًا يُذكر من حيث استحسان البشر للنتائج.

تُقدّم النوتات الموسيقية وصفًا واضحًا ومنطقيًا للموسيقى يُمكن الاستناد إليه في العمل، إلا أن الوصول إلى النوتات الموسيقية ، سواءً كانت رقمية أو غير ذلك، غالبًا ما يكون غير عملي. ^{[ 2 ]} كما استُخدمت موسيقى MIDI لأسباب مماثلة، ولكن بعض البيانات تُفقد عند تحويلها إلى MIDI من أي صيغة أخرى، إلا إذا كُتبت الموسيقى مع مراعاة معايير MIDI، وهو أمر نادر. تُستخدم صيغ الصوت الرقمية مثل WAV و mp3 و ogg عندما يكون الصوت نفسه جزءًا من التحليل. تعمل الصيغ المضغوطة مثل mp3 وogg بشكل جيد مع الأذن البشرية، ولكنها قد تفتقر إلى بيانات أساسية للدراسة. بالإضافة إلى ذلك، تُنتج بعض الترميزات تشوهات قد تُضلل أي محلل آلي. على الرغم من ذلك، فإن انتشار mp3 على نطاق واسع يعني أن العديد من الأبحاث في هذا المجال تعتمد عليها كمادة مصدرية. يتزايد دمج البيانات الوصفية المستخرجة من الإنترنت في استرجاع المعلومات الموسيقية (MIR) لفهم أشمل للموسيقى ضمن سياقها الثقافي، ويشمل ذلك مؤخرًا تحليل الوسوم الاجتماعية للموسيقى.

قد يتطلب التحليل في كثير من الأحيان تلخيصًا، ^{[ 3 ]} وبالنسبة للموسيقى (كما هو الحال مع العديد من أشكال البيانات الأخرى)، يتم تحقيق ذلك من خلال استخلاص الميزات ، خاصةً عند تحليل المحتوى الصوتي نفسه وتطبيق التعلم الآلي . والهدف هو تقليل كمية البيانات الهائلة إلى مجموعة من القيم التي يمكن التحكم بها، بحيث يمكن إجراء التعلم في غضون فترة زمنية معقولة. إحدى الميزات الشائعة المستخلصة هي معامل ميل-تردد سيسترال (MFCC)، وهو مقياس لجودة صوت المقطوعة الموسيقية . يمكن استخدام ميزات أخرى لتمثيل المفتاح الموسيقي ، والأوتار ، والتناغمات ، واللحن ، والدرجة الصوتية الرئيسية ، وعدد النبضات في الدقيقة ، أو الإيقاع في المقطوعة. يتوفر عدد من أدوات استخلاص الميزات الصوتية ^{[ 4 ]،} ويمكن الوصول إليها هنا.

• الأساليب الحسابية للتصنيف والتجميع والنمذجة - استخراج السمات الموسيقية للموسيقى أحادية الصوت ومتعددة الأصوات ، والتشابه ومطابقة الأنماط ، والاسترجاع
• الأساليب الرسمية وقواعد البيانات - تطبيقات التعرف الآلي على الموسيقى والتعرف عليها، مثل تتبع النوتات الموسيقية ، والمرافقة التلقائية، والتوجيه والتصفية للموسيقى والاستعلامات الموسيقية، ولغات الاستعلام، والمعايير وغيرها من البيانات الوصفية أو البروتوكولات لمعالجة معلومات الموسيقى واسترجاعها ، وأنظمة متعددة الوكلاء ، والبحث الموزع)
• برامج استرجاع المعلومات الموسيقية - الويب الدلالي والكائنات الرقمية الموسيقية، والوكلاء الأذكياء ، والبرمجيات التعاونية ، والبحث والاسترجاع الدلالي عبر الإنترنت ، والاستعلام عن طريق الهمهمة / البحث عن طريق الصوت ، والبصمة الصوتية
• تحليل الموسيقى وتمثيل المعرفة - التلخيص التلقائي ، والاستشهاد، والاقتباس، والتخفيض، والتحويل، والنماذج الرسمية للموسيقى، والنوتات الموسيقية الرقمية والتمثيلات، وفهرسة الموسيقى والبيانات الوصفية .

• موسيبيديا - محرك بحث عن الألحان يقدم عدة طرق للبحث، بما في ذلك الصفير والنقر ولوحة مفاتيح البيانو وشفرة بارسونز.
• بيتش نوت - محرك بحث عن الألحان وعارض للنماذج اللغوية (n-gram) يبحث في النوتات الموسيقية الرقمية