Dissertations / Theses on the topic 'Hindustani music'

The long reign of the last Great Mughal emperor, Aurangzeb (r.1658-1707), is highly controversial in Indian history. An orthodox Muslim, Aurangzeb is infamous for his bigoted and oppressive political and cultural policies. Scholars have long argued that he banned music throughout his reign, leaving a crucial period in Indian music history unexamined. This thesis investigates North Indian musical life in the time of Aurangzeb, through a critical analysis of musical discourse in contemporary Persian language sources. These demonstrate that far from having banned music, musical practice thrived under Aurangzeb. My thesis aims 1) to refute the story of the ban and demonstrate that music played an integral role in Mughal society throughout Aurangzeb's reign; 2) to establish an epistemology of Indo-Persian musical treatises that enables these overlooked sources to be studied in their intellectual and cultural contexts; and 3) to explore two major developments in Hindustani music at this time.

In this document I fuse a study of performance technique and pedagogy, introducing Hindustani violin technique through the lens of a performer trained in western violin practice. While a large body of research on Hindustani music theory, history, and the performance of other instruments currently exists, very little has been written about the Hindustani violin. Aside from a few short interviews with prominent Hindustani violinists, nothing has been published on technique, performance practice or pedagogy. My research involves a comparative analysis of Hindustani and Western violin techniques, enhanced by data from my violin performance and pedagogy lessons with Hindustani performer/teacher Kala Ramnath. The research includes documentation of the history of the violin's regional predecessors such as the sarangi, it's introduction to India, and the first compilation of Hindustani violin techniques and exercises, for basic sliding, shifting and improvisation. Knowledge of the Hindustani violin performance tradition offers Western musicians new perspectives on creative violin approaches, and enhances their ability to perform with greater flexibility and virtuosity.

Physical effort has often been regarded as a key factor of expressivity in music performance. Nevertheless, systematic experimental approaches to the subject have been rare. In North Indian classical (Hindustani) vocal music, singers often engage with melodic ideas during improvisation by manipulating intangible, imaginary objects with their hands, such as through stretching, pulling, pushing, throwing etc. The above observation suggests that some patterns of change in acoustic features allude to interactions that real objects through their physical properties can afford. The present study reports on the exploration of the relationships between movement and sound by accounting for the physical effort that such interactions require in the Dhrupad genre of Hindustani vocal improvisation. The work follows a mixed methodological approach, combining qualitative and quantitative methods to analyse interviews, audio-visual material and movement data. Findings indicate that despite the flexibility in the way a Dhrupad vocalist might use his/her hands while singing, there is a certain degree of consistency by which performers associate effort levels with melody and types of gestural interactions with imaginary objects. However, different schemes of cross-modal associations are revealed for the vocalists analysed, that depend on the pitch space organisation of each particular melodic mode (rāga), the mechanical requirements of voice production, the macro-structure of the ālāp improvisation and morphological cross-domain analogies. Results further suggest that a good part of the variance in both physical effort and gesture type can be explained through a small set of sound and movement features. Based on the findings, I argue that gesturing in Dhrupad singing is guided by: the know-how of humans in interacting with and exerting effort on real objects of the environment, the movement–sound relationships transmitted from teacher to student in the oral music training context and the mechanical demands of vocalisation.

Born in 1927 in Bombay, Vanraj Bhatia is an Indian composer of music for concerts, film, television, opera, meditation, and commercial jingles. His musical style is unique, stemming from his training in both Western and North Indian classical, or Hindustani, music. Little is known about Vanraj Bhatia in the Western classical world, and in India he is recognized primarily as a composer of film music. This dissertation aims to bring awareness of Vanraj Bhatia's significance as a Western classical composer, focusing on uncovering the cross-cultural influences of his only solo flute piece, Night Music, composed in 1964. This research offers Western flutists a better understanding of Indian music, specifically Hindustani and Indian folk music traditions, often not fully understood since Indian music is an aural tradition, rarely transcribed and notated, and relies on a guru/shishya (teacher/student) relationship. Such an understanding will elucidate the compositional choices made in Night Music, allowing flutists to be more informed in their performance of it. Although the focus of this study is on Night Music, other repertoire from Bhatia's concert music and film music will also be examined to illuminate Bhatia's compositional style, which includes elements of Hindustani music, Indian folk music, and Western musical traditions. An exploration of some of Bhatia's other compositions written for Western musicians will give readers beyond the realm of flutists a better understanding of his distinctive, cross-cultural style and influences, and will introduce larger audiences to this exceptional and little-known composer.

This dissertation is an exploration of the rhythmic concepts used in two South Indian musical theory concepts, solkattu and konokol. Konokol application largely depends on instrument limitations and musical contexts. The principle focus here is on my personal application of konokol to the guitar both through composed and improvised music. A detailed study of konokol was undertaken through private lessons in India and personal experimentation to determine how these concepts could be adapted to Western improvisation, harmony and composition, as well as right--‐hand classical guitar and plectrum techniques. This was done intuitively by exploring guitar techniques and konokol simultaneously. The outcome of this study was a process applied to guitar composition and improvisation. Graphic numerical tables and geometrical representations are outlined in this dissertation as a guide to understanding this process. The second outcome of this research includes a series of Western compositions improvised and through--‐composed. This outcome explores a fundamental concept, the practical applications of konokol and mrdangam patterns to guitar composition and guitar improvisation. The appendices include a practical reference guide to many of these concepts, providing a valuable and a beneficial resource for any musician who would like to use and understand rhythmic concepts outside the Western musical tradition. A compact disc of my original compositions demonstrating my application of konokol concepts and theories to guitar composition is also included as part of this research. This dissertation presents an alternative framework and methodology to the Western canon of rhythmic knowledge and involves rethinking numbers, rhythm and phrasing in a manner that is essentially different to the Western pedagogy of rhythmic knowledge. Possible future research on the collective memory and fractal design of konokol and how this is related to memory is also proposed.

Automatically describing contents of recorded music is crucial for interacting with large volumes of audio recordings, and for developing novel tools to facilitate music pedagogy. Melody is a fundamental facet in most music traditions and, therefore, is an indispensable component in such description. In this thesis, we develop computational approaches for analyzing high-level melodic aspects of music performances in Indian art music (IAM), with which we can describe and interlink large amounts of audio recordings. With its complex melodic framework and well-grounded theory, the description of IAM melody beyond pitch contours offers a very interesting and challenging research topic. We analyze melodies within their tonal context, identify melodic patterns, compare them both within and across music pieces, and finally, characterize the specific melodic context of IAM, the rāgas. All these analyses are done using data-driven methodologies on sizable curated music corpora. Our work paves the way for addressing several interesting research problems in the field of mu- sic information research, as well as developing novel applications in the context of music discovery and music pedagogy. The thesis starts by compiling and structuring largest to date music corpora of the two IAM traditions, Hindustani and Carnatic music, comprising quality audio recordings and the associated metadata. From them we extract the predominant pitch and normalize by the tonic context. An important element to describe melodies is the identification of the meaningful temporal units, for which we propose to detect occurrences of nyās svaras in Hindustani music, a landmark that demarcates musically salient melodic patterns. Utilizing these melodic features, we extract musically relevant recurring melodic pat- terns. These patterns are the building blocks of melodic structures in both improvisation and composition. Thus, they are fundamental to the description of audio collections in IAM. We propose an unsupervised approach that employs time-series analysis tools to discover melodic patterns in sizable music collections. We first carry out an in-depth supervised analysis of melodic similarity, which is a critical component in pattern discovery. We then improve upon the best possible competing approach by exploiting peculiar melodic characteristics in IAM. To identify musically meaningful patterns, we exploit the relationships between the discovered patterns by performing a network analysis. Extensive listening tests by professional musicians reveal that the discovered melodic patterns are musically interesting and significant. Finally, we utilize our results for recognizing rāgas in recorded performances of IAM. We propose two novel approaches that jointly capture the tonal and the temporal aspects of melody. Our first approach uses melodic patterns, the most prominent cues for rāga identification by humans. We utilize the discovered melodic patterns and employ topic modeling techniques, wherein we regard a rāga rendition similar to a textual description of a topic. In our second approach, we propose the time delayed melodic surface, a novel feature based on delay coordinates that captures the melodic outline of a rāga. With these approaches we demonstrate unprecedented accuracies in rāga recognition on the largest datasets ever used for this task. Although our approach is guided by the characteristics of melodies in IAM and the task at hand, we believe our methodology can be easily extended to other melody dominant music traditions. Overall, we have built novel computational methods for analyzing several melodic aspects of recorded performances in IAM, with which we describe and interlink large amounts of music recordings. In this process we have developed several tools and compiled data that can be used for a number of computational studies in IAM, specifically in characterization of rāgas, compositions and artists. The technologies resulted from this research work are a part of several applications developed within the CompMusic project for a better description, enhanced listening experience, and pedagogy in IAM.
La descripció automàtica d’enregistraments musicals és crucial per interactuar amb grans volums de dades i per al desenvolupament de noves eines per a la pedagogia musical. La melodia és una faceta fonamental en la majoria de les tradicions musicals i, per tant, és un component indispensable per a la descripció automàtica d’enregistraments musicals. En aquesta tesi desenvolupem sistemes computacionals per analitzar aspectes melòdics d'alt nivell presents en la música clàssica de l’Índia (MCI), a partir dels quals descrivim i interconnectem grans quantitats d'enregistraments d'àudio. La descripció de melodies en la MCI, complexes i amb una base teòrica ben fonamentada, va més enllà de l’anàlisi estàndard de contorns de to (“pitch” en anglès), i, per tant, és un tema de recerca molt interessant i tot un repte. Analitzem les melodies dins del seu context tonal, identifiquem patrons melòdics, els comparem tant amb ells mateixos com amb altres enregistraments, i, finalment, caracteritzem el context melòdic específic de la música IAM: els rāgas. Tots els anàlisis s’han realitzat utilitzant metodologies basades en dades, amb un corpus musical de mida considerable. Iniciem la tesi recopilant la col·lecció més gran de MCI obtinguda fins al moment. Aquesta col·lecció comprèn enregistraments de qualitat amb metadades de música Hindustani i Carnatic, les dues grans tradicions de la MCI. A partir d’aquí analitzem el to predominant i normalitzem la peça pel context tonal. Un element important per a descriure melodies és la identificació d’unitats temporals rellevants, per la qual cosa detectem les ocurrències de nyās svaras en la MCI, que serveixen com a marques identificadores dels patrons melòdics més destacats. Utilitzant aquestes característiques melòdiques, extraiem els patrons melòdics recurrents més destacats. Aquests patrons són els blocs que construeixen les estructures melòdiques, tant en la improvisació i com en la composició. Per tant, són fonamentals per a la descripció de col·leccions de música MCI. Proposem partir d’un enfocament no supervisat que utilitza eines d'anàlisi basades en sèries temporals per descobrir patrons melòdics en grans col·leccions de música. En primer lloc, hem realitzat un anàlisi supervisat extensiu sobre la similitud melòdica, que és un component fonamental per al descobriment de patrons. A continuació, millorem els resultats (respecte al millor competidor segons l’estat de la qüestió) explotant les característiques peculiars dels patrons melòdics de la música MCI. Per identificar patrons musicalment rellevants, explotem les relacions entre els patrons descoberts mitjançant un anàlisi de xarxa. Extenses proves realitzades amb músics professionals revelen que els patrons melòdics descoberts són musicalment interessants i significatius. Finalment, fem servir els nostres resultats per al reconeixement de rāgas en actuacions gravades d'IAM. Proposem dos enfocaments nous que capturen conjuntament el to i els aspectes temporals de la melodia. El primer enfoc utilitza patrons melòdics, l’aspecte més important per als éssers humans a l’hora d’identificar rāgas. Utilitzem els patrons melòdics descoberts i fem servir tècniques de modelatge de temes (“topic modeling” en anglès), on considerem que la interpretació d’un raga és similar a la descripció textual d’un tema. En el nostre segon enfocament, proposem utilitzar el “time delayed melodic surface”, una característica innovadora basada en coordenades de retard que captura l’evolució melòdica del rāga. Amb aquests enfocaments demostrem una precisió sense precedents per al reconeixement de rāgas en el conjunt de dades més gran utilitzat mai per a aquesta tasca. Encara que el nostre enfocament està basat en les característiques de les melodies MCI i la tasca en qüestió, creiem que la nostra metodologia es pot estendre fàcilment a altres tradicions de la música on la melodia és rellevant. En general, hem incorporat nous mètodes computacionals per a l'anàlisi de diversos aspectes melòdics per a interpretacions de MCI, a partir dels quals descrivim i inter-connectem gran quantitat d'enregistraments de música. En aquest procés hem recopilat dades i hem desenvolupat diverses eines que poden ser utilitzades per a diferents estudis computacionals per a MCI, específicament en la caracterització de rāgas, composicions i artistes. Les tecnologies resultants d'aquest treball d’investigació són part de diverses aplicacions desenvolupades dins el projecte CompMusic que pretén millorar la descripció, l’experiència auditiva, i la pedagogia de la MCI.
La descripción automática del contenido de música grabada es crucial para la interacción con grandes colecciones de grabaciones de audio y para el desarrollo de nuevas herramientas que faciliten la pedagogía musical. La melodía es un aspecto fundamental para la mayoría de las tradiciones musicales, y es por tanto un componente indispensable para tal descripción. En esta tesis desarrollamos propuestas computacionales para el análisis de aspectos melódicos de alto nivel en interpretaciones musicales de Música Clásica de la India (MCI), con las que podemos describir e interrelacionar grandes cantidades de grabaciones de audio. Debido a su complejidad melódica y a su sólido marco teórico, la descripción de la melodía en MCI más allá de la línea melódica supone un interesante y desafiante objeto de investigación. Analizamos melodías en su contexto tonal, identificamos patrones melódicos, comparamos ambos tanto en piezas individuales como entre diferentes piezas, y finalmente caracterizamos el contexto melódico específico de MCI, los rāgas. Todos estos análisis se llevan a cabo mediante métodos dirigidos por datos en corpus de música de considerable tamaño y meticulosamente organizados. La tesis comienza con la confección y estructuración de los mayores corpus musicales hasta la fecha de las dos tradiciones de MCI, indostaní y carnática. Dichos corpus están formados por grabaciones de audio de alta calidad y sus correspondientes metadatos. De estas extraemos la línea melódica predominante y la normalizamos según la tónica de su contexto. Un elemento importante para la descripción de melodías es la identificación de unidades temporales significativas, para lo que proponemos detectar en música indostaní las ocurrencias de nyās svaras, marcas que delimitan patrones melódicos musicalmente prominentes. A partir de estas características melódicas, extraemos patrones melódicos recurrentes y musicalmente relevantes. Estos patrones son las unidades básicas con las que se construyen estructuras melódicas tanto en improvisaciones como composiciones, y por tanto son fundamentales para la descripción de colecciones de audio en MCI. Proponemos un método no supervisado basado en el análisis de las series temporales para el descubrimiento de patrones melódicos en colecciones musicales de tamaño considerable. En primer lugar llevamos a cabo un análisis supervisado en profundidad de similitud melódica, que es el componente crítico para el descubrimiento de patrones. A continuación mejoramos la propuesta más competitiva sirviéndonos de las características melódicas propias de MCI. Para identificar patrones musicalmente significativos, hacemos uso de las relaciones entre los patrones descubiertos mediante la implementación de análisis de redes. Exhaustivas evaluaciones auditivas por parte de músicos profesionales de los patrones melódicos descubiertos revelan que estos son musicalmente interesantes y significativos. Finalmente, utilizamos nuestros resultados para el reconocimiento de rāgas en interpretaciones grabadas de MCI. Proponemos dos métodos nuevos que captan conjuntamente los aspectos tonales y temporales de la melodía. Nuestro primer método se sirve de patrones melódicos, los principales indicadores para la identificación de rāgas por parte de oyentes humanos. Utilizamos los patrones melódicos descubiertos y empleamos técnicas de modelado de temas, en las que equiparamos la interpretación de un rāga a la descripción textual de un tema. En nuestro segundo método, proponemos una superficie melódica de tiempo de retardo, una característica nueva basada en las coordenadas de retraso que captan el contorno melódico de un rāga. Con estos métodos alcanzamos precisiones sin precedentes en el reconocimiento de rāgas en los mayores conjuntos de datos nunca usados para esta tarea. Aunque nuestra propuesta se fundamenta en las características de las melodías en MCI y la tarea en cuestión, creemos que nuestra metodología puede ser fácilmente aplicable a otras tradiciones musicales predominantemente melódicas. En resumen, hemos construido nuevos métodos computacionales para el análisis de varios aspectos melódicos de interpretaciones grabadas de MCI, con las que describimos e interrelacionamos grandes cantidades de grabaciones musicales. En este proceso hemos desarrollado varias herramientas y reunido datos que pueden ser empleados en numerosos estudios computacionales de MCI, específicamente para la caracterización de rāgas, composiciones y artistas. Las tecnologías resultantes de este trabajo de investigación son parte de varias aplicaciones desarrolladas en el proyecto CompMusic para la mejora de la descripción, experiencia de escucha, y enseñanza de MCI.

This thesis addresses several shortcomings on the current state of the art methodologies in music information retrieval (MIR). In particular, it proposes several computational approaches to automatically analyze and describe music scores and audio recordings of Ottoman-Turkish makam music (OTMM). The main contributions of the thesis are the music corpus that has been created to carry out the research and the audio-score alignment methodology developed for the analysis of the corpus. In addition, several novel computational analysis methodologies are presented in the context of common MIR tasks of relevance for OTMM. Some example tasks are predominant melody extraction, tonic identification, tempo estimation, makam recognition, tuning analysis, structural analysis and melodic progression analysis. These methodologies become a part of a complete system called Dunya-makam for the exploration of large corpora of OTMM. The thesis starts by presenting the created CompMusic Ottoman- Turkish makam music corpus. The corpus includes 2200 music scores, more than 6500 audio recordings, and accompanying metadata. The data has been collected, annotated and curated with the help of music experts. Using criteria such as completeness, coverage and quality, we validate the corpus and show its research potential. In fact, our corpus is the largest and most representative resource of OTMM that can be used for computational research. Several test datasets have also been created from the corpus to develop and evaluate the specific methodologies proposed for different computational tasks addressed in the thesis. The part focusing on the analysis of music scores is centered on phrase and section level structural analysis. Phrase boundaries are automatically identified using an existing state-of-the-art segmentation methodology. Section boundaries are extracted using heuristics specific to the formatting of the music scores. Subsequently, a novel method based on graph analysis is used to establish similarities across these structural elements in terms of melody and lyrics, and to label the relations semiotically. The audio analysis section of the thesis reviews the state-of-the-art for analysing the melodic aspects of performances of OTMM. It proposes adaptations of existing predominant melody extraction methods tailored to OTMM. It also presents improvements over pitch-distribution-based tonic identification and makam recognition methodologies. The audio-score alignment methodology is the core of the thesis. It addresses the culture-specific challenges posed by the musical characteristics, music theory related representations and oral praxis of OTMM. Based on several techniques such as subsequence dynamic time warping, Hough transform and variable-length Markov models, the audio-score alignment methodology is designed to handle the structural differences between music scores and audio recordings. The method is robust to the presence of non-notated melodic expressions, tempo deviations within the music performances, and differences in tonic and tuning. The methodology utilizes the outputs of the score and audio analysis, and links the audio and the symbolic data. In addition, the alignment methodology is used to obtain score-informed description of audio recordings. The scoreinformed audio analysis not only simplifies the audio feature extraction steps that would require sophisticated audio processing approaches, but also substantially improves the performance compared with results obtained from the state-of-the-art methods solely relying on audio data. The analysis methodologies presented in the thesis are applied to the CompMusic Ottoman-Turkish makam music corpus and integrated into a web application aimed at culture-aware music discovery. Some of the methodologies have already been applied to other music traditions such as Hindustani, Carnatic and Greek music. Following open research best practices, all the created data, software tools and analysis results are openly available. The methodologies, the tools and the corpus itself provide vast opportunities for future research in many fields such as music information retrieval, computational musicology and music education.
Esta tesis aborda varias limitaciones de las metodologías más avanzadas en el campo de recuperación de información musical (MIR por sus siglas en inglés). En particular, propone varios métodos computacionales para el análisis y la descripción automáticas de partituras y grabaciones de audio de música de makam turco-otomana (MMTO). Las principales contribuciones de la tesis son el corpus de música que ha sido creado para el desarrollo de la investigación y la metodología para alineamiento de audio y partitura desarrollada para el análisis del corpus. Además, se presentan varias metodologías nuevas para análisis computacional en el contexto de las tareas comunes de MIR que son relevantes para MMTO. Algunas de estas tareas son, por ejemplo, extracción de la melodía predominante, identificación de la tónica, estimación de tempo, reconocimiento de makam, análisis de afinación, análisis estructural y análisis de progresión melódica. Estas metodologías constituyen las partes de un sistema completo para la exploración de grandes corpus de MMTO llamado Dunya-makam. La tesis comienza presentando el corpus de música de makam turcootomana de CompMusic. El corpus incluye 2200 partituras, más de 6500 grabaciones de audio, y los metadatos correspondientes. Los datos han sido recopilados, anotados y revisados con la ayuda de expertos. Utilizando criterios como compleción, cobertura y calidad, validamos el corpus y mostramos su potencial para investigación. De hecho, nuestro corpus constituye el recurso de mayor tamaño y representatividad disponible para la investigación computacional de MMTO. Varios conjuntos de datos para experimentación han sido igualmente creados a partir del corpus, con el fin de desarrollar y evaluar las metodologías específicas propuestas para las diferentes tareas computacionales abordadas en la tesis. La parte dedicada al análisis de las partituras se centra en el análisis estructural a nivel de sección y de frase. Los márgenes de frase son identificados automáticamente usando uno de los métodos de segmentación existentes más avanzados. Los márgenes de sección son extraídos usando una heurística específica al formato de las partituras. A continuación, se emplea un método de nueva creación basado en análisis gráfico para establecer similitudes a través de estos elementos estructurales en cuanto a melodía y letra, así como para etiquetar relaciones semióticamente. La sección de análisis de audio de la tesis repasa el estado de la cuestión en cuanto a análisis de los aspectos melódicos en grabaciones de MMTO. Se proponen modificaciones de métodos existentes para extracción de melodía predominante para ajustarlas a MMTO. También se presentan mejoras de metodologías tanto para identificación de tónica basadas en distribución de alturas, como para reconocimiento de makam. La metodología para alineación de audio y partitura constituye el grueso de la tesis. Aborda los retos específicos de esta cultura según vienen determinados por las características musicales, las representaciones relacionadas con la teoría musical y la praxis oral de MMTO. Basada en varias técnicas tales como deformaciones dinámicas de tiempo subsecuentes, transformada de Hough y modelos de Markov de longitud variable, la metodología de alineamiento de audio y partitura está diseñada para tratar las diferencias estructurales entre partituras y grabaciones de audio. El método es robusto a la presencia de expresiones melódicas no anotadas, desviaciones de tiempo en las grabaciones, y diferencias de tónica y afinación. La metodología utiliza los resultados del análisis de partitura y audio para enlazar el audio y los datos simbólicos. Además, la metodología de alineación se usa para obtener una descripción informada por partitura de las grabaciones de audio. El análisis de audio informado por partitura no sólo simplifica los pasos para la extracción de características de audio que de otro modo requerirían sofisticados métodos de procesado de audio, sino que también mejora sustancialmente su rendimiento en comparación con los resultados obtenidos por los métodos más avanzados basados únicamente en datos de audio. Las metodologías analíticas presentadas en la tesis son aplicadas al corpus de música de makam turco-otomana de CompMusic e integradas en una aplicación web dedicada al descubrimiento culturalmente específico de música. Algunas de las metodologías ya han sido aplicadas a otras tradiciones musicales, como música indostaní, carnática y griega. Siguiendo las mejores prácticas de investigación en abierto, todos los datos creados, las herramientas de software y los resultados de análisis está disponibles públicamente. Las metodologías, las herramientas y el corpus en sí mismo ofrecen grandes oportunidades para investigaciones futuras en muchos campos tales como recuperación de información musical, musicología computacional y educación musical.
Aquesta tesi adreça diverses deficiències en l’estat actual de les metodologies d’extracció d’informació de música (Music Information Retrieval o MIR). En particular, la tesi proposa diverses estratègies per analitzar i descriure automàticament partitures musicals i enregistraments d’actuacions musicals de música Makam Turca Otomana (OTMM en les seves sigles en anglès). Les contribucions principals de la tesi són els corpus musicals que s’han creat en el context de la tesi per tal de dur a terme la recerca i la metodologia de alineament d’àudio amb la partitura que s’ha desenvolupat per tal d’analitzar els corpus. A més la tesi presenta diverses noves metodologies d’anàlisi computacional d’OTMM per a les tasques més habituals en MIR. Alguns exemples d’aquestes tasques són la extracció de la melodia principal, la identificació del to musical, l’estimació de tempo, el reconeixement de Makam, l’anàlisi de la afinació, l’anàlisi de la estructura musical i l’anàlisi de la progressió melòdica. Aquest seguit de metodologies formen part del sistema Dunya-makam per a la exploració de grans corpus musicals d’OTMM. En primer lloc, la tesi presenta el corpus CompMusic Ottoman- Turkish makam music. Aquest inclou 2200 partitures musicals, més de 6500 enregistraments d’àudio i metadata complementària. Les dades han sigut recopilades i anotades amb ajuda d’experts en aquest repertori musical. El corpus ha estat validat en termes de d’exhaustivitat, cobertura i qualitat i mostrem aquí el seu potencial per a la recerca. De fet, aquest corpus és el la font més gran i representativa de OTMM que pot ser utilitzada per recerca computacional. També s’han desenvolupat diversos subconjunts de dades per al desenvolupament i evaluació de les metodologies específiques proposades per a les diverses tasques computacionals que es presenten en aquest tesi. La secció de la tesi que tracta de l’anàlisi de partitures musicals se centra en l’anàlisi estructural a nivell de secció i de frase musical. Els límits temporals de les frases musicals s’identifiquen automàticament gràcies a un metodologia de segmentació d’última generació. Els límits de les seccions s’extreuen utilitzant un seguit de regles heurístiques determinades pel format de les partitures musicals. Posteriorment s’utilitza un nou mètode basat en anàlisi gràfic per establir semblances entre aquest elements estructurals en termes de melodia i text. També s’utilitza aquest mètode per etiquetar les relacions semiòtiques existents. La següent secció de la tesi tracta sobre anàlisi d’àudio i en particular revisa les tecnologies d’avantguardia d’anàlisi dels aspectes melòdics en OTMM. S’hi proposen adaptacions dels mètodes d’extracció de melodia existents que s’ajusten a OTMM. També s’hi presenten millores en metodologies de reconeixement de makam i en identificació de tònica basats en distribució de to. La metodologia d’alineament d’àudio amb partitura és el nucli de la tesi. Aquesta aborda els reptes culturalment específics imposats per les característiques musicals, les representacions de la teoria musical i la pràctica oral particulars de l’OTMM. Utilitzant diverses tècniques tal i com Dynamic Time Warping, Hough Transform o models de Markov de durada variable, la metodologia d’alineament esta dissenyada per enfrontar les diferències estructurals entre partitures musicals i enregistraments d’àudio. El mètode és robust inclús en presència d’expressions musicals no anotades en la partitura, desviacions de tempo ocorregudes en les actuacions musicals i diferències de tònica i afinació. La metodologia aprofita els resultats de l’anàlisi de la partitura i l’àudio per enllaçar la informació simbòlica amb l’àudio. A més, la tècnica d’alineament s’utilitza per obtenir descripcions de l’àudio fonamentades en la partitura. L’anàlisi de l’àudio fonamentat en la partitura no només simplifica les fases d’extracció de característiques d’àudio que requeririen de mètodes de processament d’àudio sofisticats, sinó que a més millora substancialment els resultats comparat amb altres mètodes d´ultima generació que només depenen de contingut d’àudio. Les metodologies d’anàlisi presentades s’han utilitzat per analitzar el corpus CompMusic Ottoman-Turkish makam music i s’han integrat en una aplicació web destinada al descobriment musical de tradicions culturals específiques. Algunes de les metodologies ja han sigut també aplicades a altres tradicions musicals com la Hindustani, la Carnàtica i la Grega. Seguint els preceptes de la investigació oberta totes les dades creades, eines computacionals i resultats dels anàlisis estan disponibles obertament. Tant les metodologies, les eines i el corpus en si mateix proporcionen àmplies oportunitats per recerques futures en diversos camps de recerca tal i com la musicologia computacional, la extracció d’informació musical i la educació musical. Traducció d’anglès a català per Oriol Romaní Picas.

Las colecciones de música son cada vez mayores y más variadas, haciendo necesarias nuevas fórmulas para su organización automática. El análisis automático del ritmo tiene como fin la extracción de información rítmica de grabaciones musicales y es una de las principales áreas de investigación en la disciplina de recuperación de la información musical (MIR por sus siglas en inglés). La dimensión rítmica de la música es específica a una cultura y por tanto su análisis requiere métodos que incluyan el contexto cultural. Las complejidades rítmicas de la música clásica de la India, una de las mayores tradiciones musicales del mundo, no han sido tratadas hasta la fecha en MIR, motivo por el cual la elegimos como nuestro principal objeto de estudio. Nuestra intención es abordar cuestiones de análisis rítmico aún no tratadas en MIR con el fin de contribuir a la disciplina con nuevos métodos sensibles al contexto cultural y generalizables a otras tradiciones musicales. El objetivo de la tesis es el desarrollo de técnicas de procesamiento de señales y aprendizaje automático dirigidas por datos para el análisis, descripción y descubrimiento automáticos de estructuras y patrones rítmicos en colecciones de audio de música clásica de la India. Tras identificar retos y posibilidades, así como varias tareas de investigación relevantes para este objetivo, detallamos la elaboración del corpus de estudio y conjuntos de datos, fundamentales para métodos dirigidos por datos. A continuación, nos centramos en las tareas de análisis métrico y descubrimiento de patrones de percusión. El análisis métrico consiste en la alineación de eventos métricos a diferentes niveles con una grabación de audio. En la tesis formulamos las tareas de deducción de metro, seguimiento de metro y seguimiento informado de metro de acuerdo a la tradición estudiada, se evalúan diferentes modelos bayesianos capaces de incorporar explícitamente información de estructuras métricas de niveles superiores y se proponen nuevas extensiones. Los métodos propuestos superan las limitaciones de las propuestas existentes y los resultados indican la efectividad del análisis informado de metro. La percusión en la música clásica de la India utiliza onomatopeyas para la transmisión del repertorio y la técnica. Utilizamos estas sílabas para definir, representar y descubrir patrones en grabaciones de solos de percusión. A tal fin generamos una transcripción automática basada en un modelo oculto de Márkov, seguida de una búsqueda aproximada de subcadenas usando una biblioteca de patrones de percusión derivada de datos. Experimentos preliminares en patrones de percusión de ópera de Pekín, y en grabaciones de solos de tabla y mridangam, demuestran la utilidad de estas sílabas, identificando nuevos retos para el desarrollo de sistemas prácticos de descubrimiento. Las tecnologías resultantes de esta investigación son parte de un conjunto de herramientas desarrollado en el proyecto CompMusic para el mejor entendimiento y organización de la música clásica de la India, con el objetivo de proveer una experiencia mejorada de escucha y descubrimiento de música. Estos datos y herramientas pueden ser también relevantes para estudios musicológicos dirigidos por datos y otras tareas de MIR que puedan beneficiarse de análisis automáticos de ritmo.
Large and growing collections of a wide variety of music are now available on demand to music listeners, necessitating novel ways of automatically structuring these collections using different dimensions of music. Rhythm is one of the basic music dimensions and its automatic analysis, which aims to extract musically meaningful rhythm related information from music, is a core task in Music Information Research (MIR). Musical rhythm, similar to most musical dimensions, is culture-specific and hence its analysis requires culture-aware approaches. Indian art music is one of the major music traditions of the world and has complexities in rhythm that have not been addressed by the current state of the art in MIR, motivating us to choose it as the primary music tradition for study. Our intent is to address unexplored rhythm analysis problems in Indian art music to push the boundaries of the current MIR approaches by making them culture-aware and generalizable to other music traditions. The thesis aims to build data-driven signal processing and machine learning approaches for automatic analysis, description and discovery of rhythmic structures and patterns in audio music collections of Indian art music. After identifying challenges and opportunities, we present several relevant research tasks that open up the field of automatic rhythm analysis of Indian art music. Data-driven approaches require well curated data corpora for research and efforts towards creating such corpora and datasets are documented in detail. We then focus on the topics of meter analysis and percussion pattern discovery in Indian art music. Meter analysis aims to align several hierarchical metrical events with an audio recording. Meter analysis tasks such as meter inference, meter tracking and informed meter tracking are formulated for Indian art music. Different Bayesian models that can explicitly incorporate higher level metrical structure information are evaluated for the tasks and novel extensions are proposed. The proposed methods overcome the limitations of existing approaches and their performance indicate the effectiveness of informed meter analysis. Percussion in Indian art music uses onomatopoeic oral mnemonic syllables for the transmission of repertoire and technique, providing a language for percussion. We use these percussion syllables to define, represent and discover percussion patterns in audio recordings of percussion solos. We approach the problem of percussion pattern discovery using hidden Markov model based automatic transcription followed by an approximate string search using a data derived percussion pattern library. Preliminary experiments on Beijing opera percussion patterns, and on both tabla and mridangam solo recordings in Indian art music demonstrate the utility of percussion syllables, identifying further challenges to building practical discovery systems. The technologies resulting from the research in the thesis are a part of the complete set of tools being developed within the CompMusic project for a better understanding and organization of Indian art music, aimed at providing an enriched experience with listening and discovery of music. The data and tools should also be relevant for data-driven musicological studies and other MIR tasks that can benefit from automatic rhythm analysis.
Les col·leccions de música són cada vegada més grans i variades, fet que fa necessari buscar noves fórmules per a organitzar automàticament aquestes col·leccions. El ritme és una de les dimensions bàsiques de la música, i el seu anàlisi automàtic és una de les principals àrees d'investigació en la disciplina de l'recuperació de la informació musical (MIR, acrònim de la traducció a l'anglès). El ritme, com la majoria de les dimensions musicals, és específic per a cada cultura i per tant, el seu anàlisi requereix de mètodes que incloguin el context cultural. La complexitat rítmica de la música clàssica de l'Índia, una de les tradicions musicals més grans al món, no ha estat encara treballada en el camp d'investigació de MIR - motiu pel qual l'escollim com a principal material d'estudi. La nostra intenció és abordar les problemàtiques que presenta l'anàlisi rítmic de la música clàssica de l'Índia, encara no tractades en MIR, amb la finalitat de contribuir en la disciplina amb nous models sensibles al context cultural i generalitzables a altres tradicions musicals. L'objectiu de la tesi consisteix en desenvolupar tècniques de processament de senyal i d'aprenentatge automàtic per a l'anàlisi, descripció i descobriment automàtic d'estructures i patrons rítmics en col·leccions de música clàssica de l'Índia. Després d'identificar els reptes i les oportunitats, així com les diverses tasques d'investigació rellevants per a aquest objectiu, detallem el procés d'elaboració del corpus de dades, fonamentals per als mètodes basats en dades. A continuació, ens centrem en les tasques d'anàlisis mètric i descobriment de patrons de percussió. L'anàlisi mètric consisteix en alinear els diversos esdeveniments mètrics -a diferents nivells- que es produeixen en una gravació d'àudio. En aquesta tesi formulem les tasques de deducció, seguiment i seguiment informat de la mètrica. D'acord amb la tradició musical estudiada, s'avaluen diferents models bayesians que poden incorporar explícitament estructures mètriques d'alt nivell i es proposen noves extensions per al mètode. Els mètodes proposats superen les limitacions dels mètodes ja existents i el seu rendiment indica l'efectivitat dels mètodes informats d'anàlisis mètric. La percussió en la música clàssica de l'Índia utilitza onomatopeies per a la transmissió del repertori i de la tècnica, fet que construeix un llenguatge per a la percussió. Utilitzem aquestes síl·labes percussives per a definir, representar i descobrir patrons en enregistraments de solos de percussió. Enfoquem el problema del descobriment de patrons percussius amb un model de transcripció automàtica basat en models ocults de Markov, seguida d'una recerca aproximada de strings utilitzant una llibreria de patrons de percussions derivada de dades. Experiments preliminars amb patrons de percussió d'òpera de Pequín, i amb gravacions de solos de tabla i mridangam, demostren la utilitat de les síl·labes percussives. Identificant, així, nous horitzons per al desenvolupament de sistemes pràctics de descobriment. Les tecnologies resultants d'aquesta recerca són part de les eines desenvolupades dins el projecte de CompMusic, que té com a objectiu millorar l'experiència d'escoltar i descobrir música per a la millor comprensió i organització de la música clàssica de l'Índia, entre d'altres. Aquestes dades i eines poden ser rellevants per a estudis musicològics basats en dades i, també, altres tasques MIR poden beneficiar-se de l'anàlisi automàtic del ritme.

This dissertation explores the influence of regional cultures and, more specifically, of regionally based and regionally determined aesthetic preferences, on the Hindustani classical music tradition. The period from the late 19th century up through the decades following independence in 1947 saw a great deal of change both in Indian society as a whole and, by extension, within the Hindustani tradition. One of these changes was a transition in the demographic profile of the average Hindustani performer from Muslim, essentially low-caste, and hereditary, to Hindu, middle-class, and largely high caste. The other aspect of this demographic transition, namely that there was also a shift in the regional origins of the average classical musician from those native to North India to those native to the two historical regions of Bengal and Maharashtra, has largely been neglected by scholars, including ethnomusicologists. The primary assumption informing this study, then, is that, as almost every aspect of Indian culture varies markedly from region to region (including language, food habits, etc.), the regional cultures of Maharashtra and Bengal must have impacted classical music as it migrated to these regions. I approach this issue in two ways, which I term as the “Inside View” and the “Outside View.” The first represents a combination of the most common approach favored by scholars of Hindustani music, a generally objectivist approach that focuses primarily on biographies of individual musicians and on description and analysis of specifically musical processes, along with the viewpoint of the average Hindustani performer. The answers provided by this approach are partial. I complement this view of modern Hindustani music with the “Outside View,” which examines change in the tradition through the lens of larger social processes, particularly the influence of the tastes or aesthetic preferences of audience members native to these two regions, as well as by other aspects of regional culture, including the impact of semi-classical music genres native to these regions. As such, I not only demonstrate that specifically regional factors have impacted the style of classical music practiced in each of these regions, but also attempt to quantify and describe these changes.
text

Weddings have always been an indispensable and auspicious part of Hindu life both in South Africa and in India. This study is an examination of one aspect of Hindu weddings, viz. the vocal and sometimes instrumental recital of songs of blessing and praise. These songs are known as mangalams and have evolved in South Africa in the last century due to various factors. Analysis of the mangalam enables us to understand how traditions and customs continue and change in accordance with changing circumstances. Much of the data presented in this thesis has been gleaned from oral sources and, as such, the methodology of oral history has been extremely influential in the shaping of this dissertation.
Thesis (M.Mus)-University of Natal, Durban, 1999.

This diploma thesis disserts on Indian classical music which is generally divided into two main streams called hindustānī and karnāṭak. It starts with a brief introduction of the matter and definition of basic terminology that is associated with Indian music. Next, it introduces, by means of comparison, two main traditions, the principles on which they are build and musical instruments used in them. The theses then focuses on Indian song genres firstly from a theoretical point of view. Secondly, it presents a translation and analysis of several songs chosen from South Indian tradition karnāṭak. Main themes of this vocal tradition are demonstrated on concrete translations and commentaries. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)