La recuperación de información musical ( MIR ) es la ciencia interdisciplinaria de recuperar información de la música . MIR es un campo de investigación pequeño pero en crecimiento con muchas aplicaciones del mundo real. Los involucrados en MIR pueden tener experiencia en musicología , psicoacústica , psicología , estudio académico de música, procesamiento de señales , informática , aprendizaje automático , reconocimiento óptico de música, inteligencia computacional o alguna combinación de estos.
Uno de los temas de investigación clásicos de MIR es la clasificación de géneros, que consiste en categorizar elementos musicales en uno de los géneros predefinidos, como música clásica, jazz, rock, etc. La clasificación de estados de ánimo, la clasificación de artistas y el etiquetado de música también son temas populares.
Ya existen varios sistemas de recomendación de música, pero sorprendentemente pocos se basan en técnicas MIR, sino que utilizan la similitud entre usuarios o la laboriosa recopilación de datos. Pandora , por ejemplo, usa expertos para etiquetar la música con cualidades particulares como "cantante femenina" o "fuerte línea de bajo". Muchos otros sistemas encuentran usuarios cuyo historial de escucha es similar y les sugiere música inédita de sus respectivas colecciones. Las técnicas MIR para la similitud en la música ahora comienzan a formar parte de tales sistemas.
La separación de la fuente de música consiste en separar las señales originales de una señal de audio mezclada. El reconocimiento de instrumentos se trata de identificar los instrumentos involucrados en la música. Se han desarrollado varios sistemas MIR que pueden separar la música en sus pistas componentes sin acceder a la copia maestra. De esta forma, por ejemplo, se pueden crear pistas de karaoke a partir de pistas de música normales, aunque el proceso aún no es perfecto debido a que las voces ocupan parte del mismo espacio de frecuencia que los otros instrumentos.
La transcripción automática de música es el proceso de convertir una grabación de audio en notación simbólica, como una partitura o un archivo MIDI . [1] Este proceso involucra varias tareas de análisis de audio, que pueden incluir detección de tonos múltiples, detección de inicio , estimación de duración, identificación de instrumentos y la extracción de información armónica, rítmica o melódica. Esta tarea se hace más difícil con mayor número de instrumentos y mayor nivel de polifonía .
La generación automática de música es un objetivo de muchos investigadores del MIR. Se han realizado intentos con un éxito limitado en términos de apreciación humana de los resultados.