Inferencia de estructuras y patrones temporales para el modelado de la expectativa, certeza y ambigüedad en el pulso musical

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Este trabajo presenta modelos computacionales y metodologías experimentales para el análisis, predicción y recolección de información en relación a la ambigüedad del pulso musical en estímulos rítmicos. El trabajo presenta un primer modelo que estima la confianza con que un oyente prefiere distintas...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Miguel, Martín Alejandro
Otros Autores: Fernández Slezak, Diego
Formato: Tesis doctoral publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2022
Materias:
MODELADO COGNITIVO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MUSICOLOGIA SISTEMATICA
AMIBIGUEDAD DEL PULSO
METODOLOGIA EXPERIMENTAL
COGNITIVE MODELING
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
SISTEMATIC MUSICOLOGY
BEAT AMBIGUITY
EXPERIMENTAL METHODOLOGY
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7142_Miguel
http://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesis&d=tesis_n7142_Miguel_oai
Aporte de:
Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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description Este trabajo presenta modelos computacionales y metodologías experimentales para el análisis, predicción y recolección de información en relación a la ambigüedad del pulso musical en estímulos rítmicos. El trabajo presenta un primer modelo que estima la confianza con que un oyente prefiere distintas interpretaciones del pulso y cómo estas preferencias evolucionan en el tiempo. El modelo se diferencia de trabajos anteriores al resolver ambos problemas al mismo tiempo, proveer información de múltiples interpretaciones y hacerlo online sin necesidad de contar con el pasaje completo. Usando extractos musicales, el modelo obtuvo resultados comparables con modelos que resuelven cada una de las tareas por separado y que acceden a todo el estímulo. Para validar el modelo en ritmos, se realizó un experimento con oyentes. La estimación del modelo correlacionó significativamente con los reportes de claridad del pulso recolectados. Además, este trabajo dio lugar a una novedosa configuración experimental que permite recolectar estos datos con buena precisión temporal y a bajo costo. También se exploró la posibilidad de obtener información de claridad del pulso a partir de un modelo de aprendizaje automático entrenado para la tarea de extracción del pulso. De esta exploración, obtuvimos métricas que correlacionan con la claridad de los oyentes, mostrando la existencia de información relevante para la cognición en el modelo. Finalmente, se presenta una metodología para visualizar resumidamente las distintas interpretaciones del pulso elegidas por oyentes, lo que permite poner en evidencia nuevas aristas de la ambigüedad del pulso. Junto con la metodología se propone la nueva tarea computacional de estimar la distribución del pulso, junto con una métrica de evaluación y modelos de referencia.
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