The goal of this course is straightforward: to learn the maximum amount of MIR in 10 weeks. The course is going to unfold interactively and iteratively, more or less like a study group. Participation is an essential ingredient, and thus attendance is very important, not simply as a regimental requirement (>= 75%), but as a sine qua non condition for the course to work as expected.

Evaluation will be based on attendance, presentation of a theoretical seminar, and reconstruction of a computational experiment, with both cross-evaluations and self-evaluations.

For the planning of activities, we will use as starting point the List of awarded ISMIR Papers 2008-2015, including papers which were awarded as Best Paper, Best Student Paper or Best Oral Presentation in the last 8 editions of the event. Other ISMIR papers may be included in the list as exceptional cases. These papers will be used to define the seminars and the computational experiments. Each student will collaborate with two other students, one for the seminar and another one for the experiment, based on two different papers (and two different themes). Computational experiments aim at offering an opportunity to apply MIR tools within a practical problem. These experiments are not required to be original, they may be simple reconfirmations of the experiments reported in the literature. They must necessarily use a public dataset, such as the ones available in http://teachingmir.wikispaces.com/Datasets. Each experiment must be accompanied by a short report (up to 5 pages) describing the problem, methods, results and discussion, and will be presented briefly during the classes (15 minutes per presentation).

Besides the papers, theoretical and practical tools will be selected and presented based on the book "Fundamentals of Music Processing" by Meinard Müller:

  • Audio Features
  • Dynamic Time Warping
  • Segmentation (self-similarity matrices, novelty detection, IR metrics)
  • Chord recognition (chord templates, HMM)
  • Tempo and Beat tracking
  • Audio fingerprinting/matching, version identification
  • Decompositions (harmonic+noise, melody+accompaniment, Non-negative Matrix Factorization)

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(Portuguese version)


O objetivo do curso é simples: aprender o máximo de MIR em 10 semanas.

O curso será construído iterativamente e interativamente, mais à maneira de um grupo de estudos do que de um curso tradicional (baseado principalmente em aulas expositivas). Participação será um ingrediente essencial, e por isso mesmo a presença será muito importante, não apenas enquanto requisito regimental (mínimo de 75%), mas como pré-condição para esse tipo de trabalho funcionar.

A avaliação será feita com base na participação, na apresentação de um seminário teórico, na reconstrução de um experimento computacional, em avaliações cruzadas e auto-avaliação.

Para o planejamento das atividades, usaremos como ponto de partida um banco de artigos selecionados do ISMIR (List of awarded ISMIR Papers 2008-2015), que receberam prêmios de melhor artigo, melhor artigo de estudante ou melhor apresentação oral nas últimas 8 edições desse evento. Outros artigos do ISMIR poderão ser incluídos na lista atendendo a critérios definidos pelo grupo de estudos.

Estes artigos serão usados para definir os seminários e os experimentos computacionais realizados. Cada aluno deverá formar duas duplas diferentes com os demais alunos: uma dupla visando a apresentação de um seminário teórico sobre um dos artigos, e outra dupla para a realização de um experimento computacional (com tema diferente do artigo do seminário teórico).

Os experimentos computacionais visam fornecer uma oportunidade de aplicar um ferramental de MIR em um problema prático. Estes experimentos não precisam ser originais, podem ser reconfirmações de experimentos relatados na literatura (e.g. em um dos artigos do pool). Os experimentos devem obrigatoriamente utilizar um banco de dados público, como aqueles disponibilizados em http://teachingmir.wikispaces.com/Datasets. Cada experimento deve ser acompanhado de um pequeno relatório (até 5 páginas) descrevendo problema, métodos, resultados e discussão, e uma apresentação curta (15 minutos) durante as aulas.

Além dos artigos, serão selecionadas algumas ferramentas teóricas e práticas para compor um núcleo mínimo de aulas expositivas de fundamentação (retirados do livro Fundamentals of Music Processing de Meinard Müller):

  • Audio Features
  • Dynamic Time Warping
  • Segmentation (self-similarity matrices, novelty detection, IR metrics)
  • Chord recognition (chord templates, HMM)
  • Tempo and Beat tracking
  • Audio fingerprinting/matching, version identification
  • Decompositions (harmonic+noise, melody+accompaniment, Non-negative Matrix Factorization)

Last modified: Wednesday, 2 May 2018, 3:55 PM