Palestra | “Análise Musical Interactiva usando a DFT e Distribuições de Classes de Altura a partir de ficheiros MIDI” por Fabian C. Moss

Fabien C. Moss é Investigador em Cultural Analytics na Universidade de Amesterdão (UvA). Trabalhando com grandes conjuntos de dados simbólicos de partituras musicais e anotações harmónicas, é  principalmente interessado em Análise Musical Computacional, Teoria Musical, Cognição Musical, e a sua relação mútua. A sua investigação é intrinsecamente interdisciplinar e tem como objetivo fazer a ponte entre as humanidades e as ciências, recorrendo a métodos e conceitos da Musicologia e Teoria Musical, Matemática, Recuperação de Informação Musical, Ciência de Dados e Aprendizagem de Máquinas, Psicologia e Cognição Musical, e Humanidades Digitais.

Junte-se a nós no dia 4 de Abril, às 14:30, na sala B015 da FEUP, para a apresentação de “Análise Musical Interactiva usando a DFT e Distribuições de Classes de Altura a partir de ficheiros MIDI”.

Pelo autor:

“A transformação discreta de Fourier (DFT) é um processo fundamental do processamento de sinais digitais e comummente utilizada para extrair periodicidades de sinais.

No entanto, nos últimos anos, os teóricos da música matemática começaram a explorar o potencial da DFT quando aplicada não ao tempo mas ao domínio das classes de altura, onde as periodicidades são dadas por divisões iguais da oitava [1-3]. No início deste ano, introduzimos as wavescapes [4], um método de visualização das relações hierárquicas de classe pitch em peças de música.

Com base neste trabalho, estamos atualmente a desenvolver midiVERTO [5], uma aplicação web interativa para analisar ficheiros MIDI utilizando o DFT, que permite aos utilizadores criar wavescapes e inspecionar a dinâmica das distribuições de classe pitch a vários níveis hierárquicos. Na minha apresentação, vou apresentar brevemente o trabalho teórico subjacente seguido de um tutorial sobre como utilizar a aplicação para análise musical.

[1] Amiot (2016). Music Through Fourier Space: Discrete Fourier Transform in Music Theory. Springer.

[2] Noll (2019). Insiders’ Choice: Studying Pitch Class Sets Through Their Discrete Fourier Transformations. InMathematics and Computation in Music (pp. 371–378). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-21392-3_32

[3] Tymoczko & Yust (2019). Fourier Phase and Pitch-Class Sum. In Mathematics and Computation in Music (pp. 46–58). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-21392-3_4

[4] Viaccoz, C., Harasim, D., Moss, F. C., & Rohrmeier, M. (2022). Wavescapes: A visual hierarchical analysis of tonality using the discrete Fourier transform. Musicae Scientiaehttps://doi.org/10.1177/10298649211034906

[5] Harasim, D., Affatato, G., & Moss, F. C. (2022). midiVERTO: A Web Application to Visualize Tonality in Real Time. arXiv:2203.13158 [cs]http://arxiv.org/abs/2203.13158

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