Aproximacininterdisciplinaralanlisismeldicodeloscantesacapella

JuanJosCabrera.IngenierodeTelecomunicacin.UniversidaddeSevilla,

JosMiguelDazBez.ProfesorTitulardeMatemticaAplicada.UniversidaddeSevilla,

FranciscoJavierEscobar.ProfesorTitulardeLiteratura.UniversidaddeSevilla,

EmiliaGmez.InvestigadoradelGrupodeInvestigacinenTecnologaMusicalyProfesoradeldepartamentodelasTecnologasdelaInformacinylasComunicaciones.UniversitatPompeuFabradeBarcelona,

FranciscoGmez.ProfesorTitulardeMatemticaAplicada.UniversidadPolitcnicadeMadrid,

JoaqunMora.ProfesorTitulardePsicologaEvolutiva.UniversidaddeSevilla.

EnestetrabajopretendemosrealizarunaaproximacinalFlamencoatravsdelusode

tcnicascomputacionales,quenospermitirnanalizarconprofundidadyrigor

cientficoesteartemusicalmediantelastecnologasactualesdeprocesamientodigital

delamsica.Estaconferenciaestbasadaenelestudioquellevaacaboelgrupode

investigacinCOFLA:anlisisCOmputacionaldelamsicaFLAmenca.Vaseelsitioweb

http://mtg.upf.edu/research/projects/coflaparamsinformacin.

Elobjetivocentraldeltrabajoaquexpuestoserelderealizarunanlisisautomticodelas

formasflamencas,centrndonosprincipalmenteensuscaractersticasmeldicas,parapoder

definirlassimilitudesydiferenciasentreestiloseinterpretaciones.Enconcreto,

vamosaestudiarestilosflamencosquecorrespondenalgrupodecantesconocidocomo

cantesportonsquesonnormalmentecantesinterpretadosacapella.Losestilosaestudiar

son:deblas,martinetesytons.Cabemencionarqueenlaactualidadnoestsuficientemente

demostradoelorigendeestoscantesyaparecendistintasfechasdeinicioenlas

interpretaciones,indicndoseelsigloXVIIIen(MolinayMairena,1963)oenlas

postrimerasdelsigloXIXen(Jaramillo,2002).Hemosdeindicarqueauqueelgrupodelas

tonslocomponenlosmartinetes,deblas,tons,saetasycarceleras,nuestrocorpus

contemplalastresprimerasvariantes,considerandoademsdostiposdistintosdemartinetes

quehemosdenotadocomomartinete1(conocidocomomartinetedeLosPelaosdeTriana)y

martinete2(trianeroscomolosanteriores,sellamantambinmartinetesredoblados,porque

sesuelerepetirelprimerolosdosprimerosversos).Elmartinetetipo2sueleserel

segundoquesecantaenlainterpretacinromanceadadelosmartinetes(seriedemartinetes

conletrasrelacionadas,conunasuntootemacomn).Estetipodemartinete,adems,esla

baseusualdelasaetapormartinete.

Hayqueresear,amododeapunteinicial,lapresenciadegranornamentacin

melismticaenladeblaydeunamelodacaracterstica(finalizandoenmodomayor)enlos

martinetes,usualmenteacompaadosporlapercusindeunmartillocontraunyunque.

Convieneapuntarque,aunqueenestetrabajosedesarrollaunametodologaadaptadaa

estoscantes,puedellevarseacabounestudiosimilarparaotrosestilosmusicalessiguiendo

lasmismaspautasaqupropuestas.Desdeunaperspectivagenrica,losobjetivosmarcados

son:

Ampliarelconocimientodelflamencodesdeunanlisismultidisciplinar.

Proporcionarherramientascomputacionalesqueayudenalatranscripcinyal

modeladomusical,yquepuedanserutilizadasparaelanlisiscomparativoentre

estilos,varianteseintrpretes.

Contrastarlosestudiosllevadosacabohastaahorasobreelorigenyevolucindelos

estilos.

Paraello,nosmarcamoslassiguientesdirectricesdetrabajo:

1. Recopilacindeuncorpusrepresentativo.

2. Extensindeestudiospreviosparaanalizarcomputacionalmenteaspectos

meldicosapartirdelanlisissonoro.

3. Restriccin,enunprimermomento,aloscantesacapella(martinetesytons).

4. Interdisciplinaridad:combinardiferentesaproximacionesparaladescripcin

meldicaylacomparacindemelodas.

1. Creacin del corpus

Hemosconstituidouncorpussonorosignificativodecantesdefraguainterpretado

porfigurasconsagradasenestosestilos.Conobjetodeteneruncorpuscompletosehan

consideradocantaoresalosqueselesasignalaautoraodifusindecadapalo,otrosms

recientesydedistintastesitura.Porejemplo,comosedeseaestudiarlascaractersticas

definitoriasdeladebla,lacoleccincontieneaTomsPavn,Chocolate,Antonio

Mairena,NaranjitodeTrianaoPepedeLuca.Dichasgrabacionestienelassiguientes

caractersticas:

Instrumento:vozcantada Fragmentosmonofnicos(sininstrumentacin) Formato: ficherosmono (1slocanal) wav (44,1KHzde frecuenciademuestreoy

codificacin16bits).

Lacoleccinquesehautilizadoestcompuestaporunconjuntodedeblas,martinetesy

tons,untotalde135piezasenteras,quenocuentaconningunasegmentacinprevia

(porejemplo,enfrasesoparadescartarlosfragmentosconguitarra,algnotro

instrumento,silenciosojaleos).Sehantenidoencuentadistintoscriteriosde

seleccin:histrico,musicolgico(modosdeinterpretar)ygeogrfico(sehanrecogido

lastradicionesdeterritorio).

Seharealizadounasegmentacinmanualenfrasesysehaconsideradolaprimerafraseentendiendoqueenstacontienelapresentacinoexposicindelamelodaprincipal.Enprimerlugar,serealizunestudiopilotode24piezas,paradespusrealizarsuextensinatodoelcorpus.

EnlaTabla1podemosobservarlosdoceintrpretesquecomponenlacoleccin(cada

unodeellosinterpretaunadeblayunmartinete,hastallegaralas24piezasya

mencionadas).Tambinseincluyeendichatablaelaodegrabacindelapieza,la

localizacinylaescuelaoinfluenciadelcantaor.

Cantaor Aodegrabacin Localizacin Escuela

AntonioMairena 1960 MairenadelAlcor Pabn

ChanoLobato 2002 Cdiz PabnMairena

Chocolate 1999 JerezdelaFrontera PabnMairena

J.Almadn 1985 CiudadReal PabnMairena

JessHeredia 2002 cija PabnMairena

M.Simn 1985 JerezdelaFrontera Pabn

M.Vargas 1972 Paradas Mairena

Naranjito 2002 Triana(Sevilla) PabnMairena

PepedeLuca 1963 Algeciras Pabn

Talegn 2002 Crdoba PabnMairena

TomsPabn 1950 Triana(Sevilla) ElBaboso

Turronero 1989 Utrera PabnMairena

Tabla1.Intrpretesqueformanelcorpuspilotoanalizado.

Despusdeanalizarcuidadosamentelosfragmentossonoros,seharealizadounfiltradoadecuadoparallevaracabounestudiodeclasificacin,dandolugarauntotalde77cortes.Lostiposdecantesqueformanlaampliacinfinaldelamuestrasonlossiguientes,conindicacindeloscortescorrespondientesacadauno: Tiposdeton Martinetes1 Martinetes2 Deblas Tons

Ejemplares27201119

2. Extraccin de la meloda

Laextraccindelpatrnmeldicodelcanteflamencoesunadelascuestionesms

apasionanteseinexploradasenelrea.Enunsentidonorigurosoentendemosmeloda

comounasucesindesonidosdediferentesalturas,esdecir,unasucesindenotas

musicales.Lamelodatieneunaimportanciavitalenlamsica,porqueeslamelodalo

quenospermitedistinguirunaobradeotra.Adems,lamelodaesloquehaceque

podamosrecordarlamsica,yseamoscapacesdereproducirlacantando,tarareandoo

silbando.

Nuestrogrupodeinvestigacinestabordandoelproblemadelaextraccinmeldicatanto

manualcomoautomticamente.Conrespectoalcasomanual,hayqueresearqueexisteun

propuestametodolgicadondeseproponeunarepresentacingrficadelasmelodasde

algunoscantesapartirdeunospatronesmeldicosextradosmanualmente(Donnier1997).

Ensteproyectosehanutilizadorepresentacionesmanualesapartirdecurvaspoligonales

definidas

nicamenteporlasnotasfundamentalesqueunexpertopuedeextraeraodo,paraser

comparadasposteriormenteconlasrepresentacionesextradasautomticamenteporun

modelocomputacionaladecuado.Deestaforma.lastareasqueplanteamosconelcorpus

obtenidoson:

1. Construirunarepresentacinmeldicarobustayadecuada.

2. Combinarladescripcinmanualyautomtica.

3. Medirlasimilitudmeldicaentreinterpretaciones.

4. Establecerrelacionesentreintrpretesyestilos.

2.1Transcripcionesmanuales

Comoprimerpaso,hemosrealizadounestudiomanualdesimilaridadesdelos

objetosdelcorpusconcriteriosmusicolgicosdistintosalaextraccindealtura(pitch)y

contornomeldico.Deestemodo,podremoscontrastar,conunargumentoexternode

comparaciny,siesposible,devalidacin,conlosresultadosqueseobtengandelestudiode

clasificacinautomtica.Hemostenidoencuentalassiguientesconsideracionesparala

transcripcinmanual:

Eliminacindeornamentaciones.

Representacinrtmicaflexible.

Latranscripcinserealizaenrelacinalospulsospercibidosenvezdesegnlas

duracionesdenotas.

Enlasiguientefigurasemuestranalgunosejemplosdetranscripcinmanualdelameloda,

talcomoapareceenelartculo(Cabreraetal.2008):

2.2Transcripcionesautomticas

Elprimerproblemaquenosplanteamosescmopasardelaudio(sealsonora)a

unaciertarepresentacindelamelodaquenospermitamanipularlasdigitalmentey

compararlas.

Comoessobradamenteconocido,elcarcterdetransmisinoraldelFlamencohaprovocado

lacasinulaexistenciadepartiturasquerepresentenlasmelodasdeloscantes(existen,no

obstante,partiturasparaguitarraflamenca,noasparalavoz,aspectoqueestamos

analizando).Portanto,nosplanteamosobtenerautomticamenteunadescripcindela

meloda,talcomovemosenlaFigura2.

Figura2.Descripcinautomticadelameloda.

Hayquetenerencuentaquelaobtencindeunamelodaapartirdeunarchivode

audioes,hoyenda,unproblemadeinvestigacinabierto.Existenalgunosalgoritmos

desarrolladosparalatranscripcinautomtica(generalmentedichossistemasgeneranun

formatoMIDIsimblico),perosiempredebemosconsiderarqueelniveldeperfeccinque

lleganaconseguirnoestotal,inclusotratndosedemsicamonofnica(unnico

Sealdeaudio

Descripcinmeldica

Meloda

instrumento,unavoz,etc.).

Sihablamosdedescripcinmeldicaautomticaparamsicapolifnica,podemosver

quesetratadeunalaborextremadamentecompleja,ysloseobtienenresultados

satisfactoriosparaalgunassimplificaciones(nmerodevoces,instrumentoonivelde

polifona)..staeslaprincipalraznquehamotivadolaeleccindecantessin

acompaamientomusicalenelcorpusaanalizar.Laintroduccindecantesacompaadosde

guitarrauotrosinstrumentosintroduciranuevasvariablesqueelevaranenormementela

complejidaddelanlisis,porloquehemoscredoconvenientedejarlocomounalneafutura

deinvestigacin,ycentrarnosenloscantesacapella.

Unavezhechaestasconsideracionesiniciales,ennuestroestudiovamosahablardela

melodahaciendoreferenciaaunasucesindenotasmusicales,porloqueserexpresada

conlossiguientesdescriptoresasociados:

Descriptoresacsticos(Gmez,KlapurietMeudic2003):

1. Descriptoresdeseal(bajonivel):energayfrecuenciafundamental(altura).

2. Transcripcin:duracinyalturadecadanota.

3. Descriptoresexpresivos:Desviaciones(vibrato,ataques,portamenti,etc.).

Hayquedecirquelossistemasactualesdetranscripcindecantoestnadaptadosa

estilosdemsicaclsicaypopular(deMulderetalt2003,Ryynnen2006)y,portanto,nos

enfrentamosalossiguientesretos:

Adaptacindelatecnologaactualalflamenco.

Extraccindelosnivelesderepresentacinmencionados.

Evaluacindesuusoparaelclculodesimilitud(anlisiscomparativo).

Elesquemadetranscripcinseguidoserigesecuencialmenteporloscomponentessiguientes:

Figura3.Fasesenelprocesodeextraccinautomtica.

Noharemosaquundesarrolloexhaustivodelametodologallevadaacaboparala

extraccinautomticadelameloda.Indicamosbrevementelospasosejecutadosencadauna

delasfasesdelorganigramadelaFigura3.

Anlisisacstico:

1. Seconsideraenergaendiferentesbandasdefrecuencia.2.Sellevaacabounaestimacindealturaenbasealclculodelacorrelacindela

amplitudeneldominiofrecuencial.

Figura4:Ejemplodeextraccindelaenerga

Anlisis

acstico

Consolidacin iterativa de

Notas y reajuste de la

frecuencia de afinacin

Trascripcin

de notas

Clculo de

frecuencia de

afinacin

Estimacin

de vibrato

Figura5.Extraccindelafrecuenciafundamental

Clculodefrecuenciadeafinacin:

1. Estimacininicialdelafrecuenciadereferenciautilizadaparaafinar,siconsideramosuntemperamentoigual(conrespectoa440Hz).

2. Minimizarlamediaponderadadelerrorinstantneodeafinacin.3. Definicindepesosbasadosenladerivadadelaenergaylaaltura.

Trascripcindenotas:

1. Segmentacinennotascortasmedianteunalgoritmodeprogramacindinmica.

Definicindefuncionesdeprobabilidadqueconsideranerrordealtura,variacionesdeenergayduracionesdenota.

Consolidaciniterativadenotasyreajustedelafrecuenciadeafinacin:

1. Reajustedelafrecuenciadeafinacinsegnlasnotasdetectadas.2. Consolidacindenotasconsecutivasconlamismaalturaytransicionessuaves.3. Aplicacindeunprocesoiterativo.

Estimacindevibrato:

1. Seconsideralafuncindediferenciadealtura(nominalvsenvolventedetectada).2. Serealizaelclculodepasosporcero(Zerocrossings).3. Finalmente,sellevaacabounaestimacindelaprofundidadyvelocidaddevibrato.

Exponemosaquunpardeejemplosquepertenecenaextractosdenuestrocorpus.Enlapartesuperiordecadaimagenobservamoselextractosonoro,yenlaparteinferiorsepresentalatranscripcinobtenidaautomticamente.Cadafranjahorizontalrepresentaunintervalodeunsemitono,yserepresentatantolaevolucininstantneadelafrecuenciafundamentalcomolatranscripcinennotasobtenida.

Figura6.Ejemplo:TomsPabn:Debla

Figura7.Ejemplo:A.Mairena:Debla

3. Anlisis de la similitud meldica

Elestudiodelasimilitudmeldicaesunproblemaextensamenteconsideradoenel

campodelaTecnologaMusicalqueresultacrucialenaplicacionescomolarecuperacinde

informacinmusical(MIR,MusicInformationRetrieval).Podemosdefinirla,agrosomodo,

comounamedidaquenosindicaelgradodeidentidadquepuedeestablecerseentredos

melodas.Enotraspalabras,setratadeobtenerunnmeroquenosindiquecuntoseparece

(ocuntosediferencia)unamelodaaotra.Tpicamente,serequiereelusodeconceptos

matemticosyalgortmicosparaestablecerycalculareficientementeunamedidade

similitud.

Figura 8. Proceso de clculo de similitud

Enlafiguraanteriorsemuestralametodologaquevamosaseguirparalaobtencin

deunvalordesimilitudentredosinterpretacionesdistintas,quebienpueden

corresponderadistintosestilosdeflamencocomoadosversionesdeunmismopalo.

Ennuestroanlisissobrelasmelodasdelflamenco,vamosautilizarlasimilitud

meldicaparacalcularcuantitativamentecuntoseparecenentresdoscantes.

Haremosdostiposdeanlisis:porunlado,veremoselgradodesimilitudentredos

tiposdiferentesdepalos,deblas,tonsymartinetes;yporotrolado,estudiaremosla

similitudexistenteentreinterpretacionesdediferentescantaoresdeunmismopalo.

Estopuedeserutilizadoparaclasificarautomticamentediferentespalos,ascomo

paraextraerconclusionessobrelaevolucindeunpalo,envirtuddelasdiferentes

interpretacionesdecadacantaor.

Existenmultituddemtodosdediferentecomplejidadparacalcularelgradode

similitudmeldica.Conlasmedidasodistanciassecalculanlosvaloresdesimilitudpara

cadapardecantesy,apartirdeah,sepuedenconstruirmapasdeproximidad2D:escalado

multidimensional(MDS)obien,losconocidosenBioinformticacomorbolesfilogenticos

Transcripcinautomtica Medida

Meloda 1

Meloda 2

Audio 1

Audio 2

Valor de similtud

quesonmsquerepresentacionesgeomtricasdeconexinenelplanoconlapropiedadde

queladistanciaeneldibujoentredosnodosrefleja,tantocomoesposible,laverdadera

distanciaobtenidaentrelasdosmelodascorrespondientes.Usaremosparticularmentelos

rbolesfilogenticosgeneradosporelmtodoNeighborNet,segnlaimplementacinde

HudsonyBryant(2006)dadaensuprogramaSplitsTrees.Existenmultituddemtodosde

diferentecomplejidadparacalcularelgradodesimilitudmeldica.Ennuestroanlisis,nos

vamosacentrarencuatromedidasdesimilituddiferentes.Hemosusado,enprimerlugar,

unamedidaestadstica,elcoeficientedecorrelacin,calculadoapartirdelhistogramadealturas

delasnotasextraidas.Dichocoeficientecalculalafuerzaydireccindeunarelacinlineal

entredosvariables.Ensegundolugar,unamedidadesimilitudconocida

comodistanciadeedicin(MongeauandSankoff,1990),queseutilizaen

aplicacionesdecomparacindecadenasdecaracteres,comopuedenserloscorrectores

ortogrficos.Porltimo,implementaremosunalgoritmodedistanciadeedicinapartirde

estructurasdeNarmour(Narmour , 1990)quetieneencuentapatronesmusicalespresentesenlasmelodascomparadas..

Acontinuacinmostramosalgunasrepresentacionesgeomtricasquecorrespondena

losclculosobtenidosmedianteelusodedistintasmedidasdesimilitud:

Distancia de edicin

Sedefinecomoelnmeromnimodeoperacionesrequeridasparatransformarunacadenade

caracteresenotra.Lasoperacionesson:

1. Insercin(sol>solo)2. Eliminacin(solo>sol)3. Sustitucin(casa>caja)

Unaventajadeestadistanciaeslaflexibilidadpuespodemosconsiderar

pesosparalasdiferentesoperacionessegnseveaoportunoenlasespecificaciones

particularesdecadacante.Losclculossobreelcorpusinicialde12deblasy12martinetes

nosllevalsiguienterbol,dondeseaprecialaclasificacindeformasatisfactoria:enla

partesuperioraparecelocalizadoelgrupodelos12martinetesyenlainferiorlasdistintas

interpretacionesdedeblas(conocidacomodebladeTomsPabn).

Figura 9. rbol filogentico que clasifica deblas y martinetes, basado en distancia de edicin.

Distancia de edicin a partir de estructuras de Narmour.

En este punto, estamos buscando una propuesta alternativa de distancia adecuada a

La msica flamenca, esto es, que refleje con cierta fidelidad la similitud entre dos

representaciones meldicas y, concretamente de los cantes a capella por tons. Para elegir

una buena representacin simplificada de la meloda conviene tener en cuenta las

caractersticas fundamentales que se ponen de manifiesto en el cante flamenco y que lo

distinguen claramente de otras ejecuciones tales como la clsica. Entre las caractersticas

fundamentales de las melodas flamencas en el corpus de las tons destacamos:

Relevanciadeintervaloscortos(mayormente2+algunas3y4),gradosconjuntos. Tesitura

ID:dosintervalospequeosidnticos,unoascendenteyelotrodescendente.IP:unintervalopequeoascendenteseguidodeotromenorqueelanterioryDescendente.

Figura 10. Ejemplo de anlisis de Narmour presentado en (Gratchen et alt. 2004)

Elclculodedistanciaentremelodaslaejecutamosteniendoencuentalassiguientes

consideraciones:

1. CadamelodadalugaraunasucesindeEN.

2. SehallaladistanciadeedicinentredoscadenasdeEN.

3. Lospesosestndadoscomosigue(vaseFigura11):

Pesodeinsercin:elreadelaEN. Pesodeborrado:elreadelaEN. Pesodesustitucin:elreaquequedaentreambasEN.

4. LasENseconsideranahoracomocurvaspoligonales.5. Cada comparacin entre dos EN se hace llevndolas al origen y, de este modo,

melodastraspuestastienendistanciaceroentres.

6. Enloscantesacapellaeltemponoesimportante.Porello,hemosignoradolainformacintemporal.

Figura11.Ejemplodedistancia:reaentredosEN,unaPyunaVP.

Acontinuacin,incluimosdistintosgrafosquesehanobtenidoteniendoencuentalos

clculosefectuadosteniendoencuentalarepresentacinmeldicaenbaseaestructuras

deNarmouryladistanciadesuperficieentreellas.Correspondenalosresultados

extradosenlosvaloresdesimilitudobtenidosparaelcorpusdebla,yelcorpuscompleto

debla+martinete1+martinete2+ton.

Figura 12. Grafo de deblas obtenido con la distancia de edicin usando EN.

Figura 13. Grafo de todo el corpus de deblas, martinetes 1, martinetes 2 y tons obtenido con la distancia de edicin usando EN.

Notamosfinalmente,queenelgrafodedeblas(Figura12)seobservalapresenciadeun

grupo(cluster)enlaparteizquierdadelgrficoque,deberacorresponderconungrupo

deinterpretacionessimilaresdeladeblay,portanto,suponelaexistenciadeunaescuela

oinfluenciaentreloscantaoresintrpretes.Conrespectoalosresultadosobtenidosenel

corpuscompleto,podemosobservarlarepresentacindelgrafodelaFigura13quese

observaunadiscriminacinclaradelasdeblasrespectoalosdemscantes(aparecen

agrupadasenlapartederecha).Sinembargo,losmartinetes1y2aparecendeforma

dispersaymezcladosentres.Porotraparte,hayungruposignificativodetonsque

conformanungrupoocluster(vaselapartesuperiorizquierda).Deestoextraemos,en

fin,queaunquelaclasificacindedeblasytonsseharealizadosatisfactoriamente,no

ocurrelomismoconlosmartinetes.Adadehoynopodemossaberexactamenteel

motivodeestadeficienciaperosuponemosqueconunajustetantoenlaextraccin

automticacomoenelclculodeladistanciadesimilitudpodramosofrecermejores

resultadosdeclasificacinparauncorpussuficientementesignificativoyamplio.

4.Conclusionesytrabajofuturo

Amododeconclusin,podemosdecirqueentendemosquelainvestigacinenla

msicaflamencahadehacersedesdeunpuntodevistainterdisciplinary,ennuestro

caso,planteamosunacombinacindeaproximacionesdesdedistintaspticascomola

antropolgica,histrica,musicalocomputacional.

Asmismo,enelcasoparticulardelestudiodelameloda,abogamosporunaintegracin

delconocimientodelexpertosobreelflamencoconelanlisisbasadoenordenador,de

talsuertequelosresultadosobtenidospuedenresumirseenlosiguientespuntos:

Representacinmeldicasemiautomtica.

Conocimientodelamelodadedichoscantes.

Resultadosprometedoresenclasificacindeestilos.

Apartedelavanceacadmicoycientficoquesuponeesteestudio,entendemosque

existenotrasaplicacionescomercialesquepuedenimplantarsehaciendousodeltrabajoaqu

iniciado:

Etiquetadoyclasificacinenbasesdedatos.Laexistenciadebasesdedatos

compuestaspor cientosdepiezasmusicales suponeunadificultadpara el

investigadorquetienequerealizarunabsqueda,especialmentedebidoalas

deficienciasdeletiquetadoexistenteenlamsicaflamenca.Conesteestudio,

hemos conseguido clasificar automticamente una serie de cantes en dos

grupos. Por extensin, podramos clasificar una base de datos de

proporcionesmayores,facilitandolaposteriorconsulta.

Generacindepartiturasdeapoyo.Elbloquedeextraccinautomticadela

melodaquesehaestudiadoeneste trabajopodraserutilizadoparacrear

partituras(noenelsentidoestrictodeltrmino,sinomsbienpatronesa

seguir)queserviranaunintrpretecomoapoyodurantesupreparacinde

los cantes, sin tener que recurrir nicamente a lo que hayamemorizado

previamente.

Compraonline.Siconsultamosalgncatlogodemsicadigitalexistenteen

laWeb,nosdaremos cuentaque losarchivosdeFlamenco sonunnmero

insignificante frente a los millones de archivos de otras msicas,

especialmentedemsicapopular.Enplenaeradigital,yconlaexistenciadel

formatoCDcadavezmsenentredicho,creemosnecesariounatransferencia

delamsicaflamencaalformatodigital.Estosarchivosdigitalespodranser

etiquetados utilizando nuestra herramienta de clasificacin, facilitando la

bsquedaenelcatlogoysuposteriordescarga.

Divulgacindel Flamenco.Con eldesarrollodelproyectoCOFLA, se est

facilitando el acceso de los ciudadanos a la investigacin en Flamenco,

contribuyendo a su divulgacin y, de forma indirecta, a la propia

conservacindelarteflamenco.

Finalmente,esbozamosbrevementealgunaslneasfuturasquesugierenlacontinuacin

deestetrabajo.Altratarsedeunproyectomuynovedoso,laslneasfuturasdeinvestigacin

quepuedenplantearsesonmuyvariadas.

Refinar el modelo meldico (descripciones) y mejorar las medidas de

similitud.

Clasificacindeintrpretes,variantes,usodelcorpusextendido.

Extensinaotroscantes.

Anlisisdeornamentacionesomelismas.

Complementarconelanlisisdeletra.

Agradecimientos:

LosautoresquierenagradeceralaAgenciaparaelDesarrollodelFlamencosuapoyo

constantealproyectoCOFLA,sinelcuallasreunionesdetrabajoyobtencindelmaterial

necesariodelproyectonohubieranpodidollevarseacabo.

Bibliografa:

Cabrera,J.J.,DazBaez,J.M.,EscobarBorrego,F.J.,Gmez,E.,Mora,J.(2008).

ComparativeMelodicAnalysisofACappellaFlamencoCantes.Conferenceon

InterdisciplinaryMusicology.

DeMulder,T.,Martens,J.P.Lesaffre,M.,Leman,M.,DeBaets,B.,DeMeyer,H.

(2003).AnAuditoryModelBasedTranscriberofVocalQueries,InternationalConference

onMusicInformationRetrieval.

Donnier,P.(1997).Flamenco:elementosparalatranscripcindelcanteylaguitarra,Iier

CongresodelaSociedadEspaoladeEtnomusicologa.

Gmez,E.,Bonada,J.(2008).Automatictranscriptionofflamencosinging,Conferenceon

InterdisciplinaryMusicology,2008.

Gmez,E.Klapuri,A.Meudic,B.(2003).MelodyDescriptionandExtractioninthe

ContextofMusicContentProcessing,JournalofNewMusicResearch,32(1).

Grachten,M.,Arcos,J.L.,LopezdeMantaras,R.(2004).MelodicSimilarity:Lookingfor

aGoodAbstractionLevel,InternationalConferenceonMusicInformationRetrieval.

HernndezJaramillo,J.M.(2002).LaMsicaPreflamenca,Sevilla,Consejerade

RelacionesInstitucionalesJuntadeAndaluca.

Huson,D.H.,Bryant,D.,(2006).ApplicationofPhylogeneticNetworksinEvolutionary

Studies,MolecularBiologyandEvolution,23(2):254267.

Molina,R.,Mairena,A.(1963).Mundoyformasdelcanteflamenco,Ed.Revistade

Occidente,Madrid,1963.

Mongeau,M.,Sankoff,D.(1990),Comparisonofmusicalsequences,Computersandthe

Humanities,24:161175.

Narmour,E.(1990),TheAnalysisandcognitionofbasicmelodicstructures:theimplication

realizationmodel.UniversityofChicagoPress.