En música , la transcripción es la práctica de anotar una pieza o un sonido que anteriormente no estaba anotado y/o era impopular como música escrita, por ejemplo, una improvisación de jazz o la banda sonora de un videojuego . Cuando un músico tiene la tarea de crear una partitura a partir de una grabación y escribe en notación musical las notas que componen la pieza , se dice que creó una transcripción musical de esa grabación. La transcripción también puede significar reescribir una pieza musical, ya sea solo o en conjunto , para otro instrumento u otros instrumentos distintos a los que estaba prevista originalmente. Las Sinfonías de Beethoven transcritas para piano solo por Franz Liszt son un ejemplo. La transcripción en este sentido a veces se denomina arreglo , aunque estrictamente hablando las transcripciones son adaptaciones fieles, mientras que los arreglos cambian aspectos significativos de la pieza original.
Otros ejemplos de transcripción musical incluyen la notación etnomusicológica de las tradiciones orales de la música folclórica, como las colecciones de música folclórica nacional de Hungría e Inglaterra de Béla Bartók y Ralph Vaughan Williams, respectivamente. El compositor francés Olivier Messiaen transcribió el canto de los pájaros en libertad y lo incorporó a muchas de sus composiciones, por ejemplo, su Catalogue d'oiseaux para piano solo. La transcripción de esta naturaleza implica reconocimiento de grados de escala y análisis armónico, los cuales el transcriptor necesitará un tono relativo o perfecto para realizar.
En la música popular y el rock, existen dos formas de transcripción. Los intérpretes individuales copian un solo de guitarra nota por nota u otra línea melódica. Además, los editores de música transcriben grabaciones enteras de solos de guitarra y líneas de bajo y venden las partituras en libros encuadernados. Los editores de música también publican transcripciones PVG (piano/voz/guitarra) de música popular, donde se transcribe la línea melódica y luego el acompañamiento de la grabación se organiza como una parte de piano. El aspecto de guitarra del sello PVG se logra a través de acordes de guitarra escritos encima de la melodía. La letra también se incluye debajo de la melodía.
Algunos compositores han rendido homenaje a otros compositores creando versiones "idénticas" de las piezas de compositores anteriores, añadiendo al mismo tiempo su propia creatividad mediante el uso de sonidos completamente nuevos que surgen de la diferencia en la instrumentación. El ejemplo más conocido de esto es el arreglo de Ravel para orquesta de la pieza para piano de Mussorgsky Cuadros de una exposición . Webern utilizó su transcripción para orquesta del ricercar de seis partes de La Ofrenda Musical de Bach para analizar la estructura de la pieza de Bach, utilizando diferentes instrumentos para tocar diferentes motivos subordinados de los temas y melodías de Bach.
En la transcripción de esta forma, la nueva pieza puede simultáneamente imitar los sonidos originales y al mismo tiempo recomponerlos con todas las habilidades técnicas de un compositor experto de tal manera que parezca que la pieza fue escrita originalmente para el nuevo medio. Pero algunas transcripciones y arreglos se han realizado por razones puramente pragmáticas o contextuales. Por ejemplo, en la época de Mozart , las oberturas y canciones de sus óperas populares se transcribían para pequeños conjuntos de viento simplemente porque dichos conjuntos eran formas comunes de brindar entretenimiento popular en lugares públicos. El propio Mozart hizo esto en su ópera Don Giovanni , transcribiendo para un pequeño conjunto de viento varias arias de otras óperas, incluida una de su propia ópera Las bodas de Fígaro . Un ejemplo más contemporáneo es la transcripción de Stravinsky para piano a cuatro manos de La consagración de la primavera , para ser utilizada en los ensayos del ballet. Hoy en día, los músicos que tocan en cafés o restaurantes a veces tocan transcripciones o arreglos de piezas escritas para un grupo más grande de instrumentos.
Otros ejemplos de este tipo de transcripción incluyen el arreglo de Bach de los conciertos para cuatro violines de Vivaldi para cuatro instrumentos de teclado y orquesta; el arreglo de Mozart de algunas fugas de Bach de El clave bien temperado para trío de cuerdas ; El arreglo de Beethoven de su Große Fuge , escrito originalmente para cuarteto de cuerda , para dúo de piano , y su arreglo de su Concierto para violín como concierto para piano ; los arreglos para piano de Franz Liszt de obras de muchos compositores, incluidas las sinfonías de Beethoven ; el arreglo de Tchaikovsky de cuatro piezas para piano de Mozart en una suite orquestal llamada " Mozartiana "; la reorquestación de Mahler de las sinfonías de Schumann ; y el arreglo de Schoenberg para orquesta del quinteto con piano de Brahms y el Preludio y fuga para órgano de "Santa Ana" de Bach.
Desde que el piano se convirtió en un instrumento popular, ha surgido una gran literatura de transcripciones y arreglos para piano de obras para orquesta o conjunto de música de cámara. A veces se les llama " reducciones para piano ", porque la multiplicidad de partes orquestales (en una pieza orquestal puede haber hasta dos docenas de partes instrumentales separadas tocando simultáneamente) debe reducirse a lo que un solo pianista (u ocasionalmente dos pianistas, en uno o dos pianos, como los diferentes arreglos de Rhapsody in Blue de George Gershwin ) pueden tocar.
Con frecuencia se hacen reducciones para piano de acompañamientos orquestales de obras corales, con fines de ensayo o interpretación solo con teclado.
Muchas piezas orquestales han sido transcritas para banda de concierto .
Desde la llegada de la autoedición, los músicos pueden adquirir software de notación musical , que puede recibir el análisis mental de las notas del usuario y luego almacenar y formatear esas notas en notación musical estándar para impresión personal o publicación profesional de partituras. Algunos programas de notación pueden aceptar un archivo MIDI estándar (SMF) o una interpretación MIDI como entrada en lugar de la entrada manual de notas. Estas aplicaciones de notación pueden exportar sus partituras en una variedad de formatos como EPS , PNG y SVG . A menudo, el software contiene una biblioteca de sonidos que permite que la aplicación reproduzca en voz alta la partitura del usuario para su verificación.
Antes de la invención de las ayudas para la transcripción digital, los músicos ralentizaban un disco o una cinta para poder escuchar las líneas melódicas y los acordes a un ritmo más lento y digerible. El problema con este enfoque era que también cambiaba los tonos, por lo que una vez que se transcribía una pieza, había que transponerla al tono correcto. El software diseñado para ralentizar el tempo de la música sin cambiar el tono de la música puede resultar muy útil para reconocer tonos, melodías, acordes, ritmos y letras al transcribir música. Sin embargo, a diferencia del efecto de desaceleración de un tocadiscos, el tono y la octava original de las notas permanecerán iguales y no descenderán en tono. Esta tecnología es tan simple que está disponible en muchas aplicaciones de software gratuitas.
El software generalmente pasa por un proceso de dos pasos para lograr esto. Primero, el archivo de audio se reproduce a una frecuencia de muestreo más baja que la del archivo original. Esto tiene el mismo efecto que reproducir una cinta o un disco de vinilo a una velocidad más lenta: el tono se reduce, lo que significa que la música puede sonar como si estuviera en un tono diferente. El segundo paso es utilizar el procesamiento de señal digital (o DSP) para volver a subir el tono al nivel de tono o clave musical original.
Como se menciona en la sección Transcripción automática de música, algunos programas comerciales pueden rastrear aproximadamente el tono de las melodías dominantes en grabaciones musicales polifónicas. Los escaneos de notas no son exactos y, a menudo, el usuario debe editarlos manualmente antes de guardarlos en un archivo en un formato de archivo propietario o en un formato de archivo MIDI estándar . Algunos programas de seguimiento de tono también permiten animar las listas de notas escaneadas durante la reproducción de audio.
El término "transcripción automática de música" fue utilizado por primera vez por los investigadores de audio James A. Moorer, Martin Piszczalski y Bernard Galler en 1977. Con sus conocimientos de ingeniería de audio digital, estos investigadores creían que se podía programar una computadora para analizar una grabación digital de música tal que se pudieran detectar los tonos de las líneas melódicas y los patrones de acordes, junto con los acentos rítmicos de los instrumentos de percusión. La tarea de la transcripción musical automática implica dos actividades separadas: realizar un análisis de una pieza musical e imprimir una partitura a partir de ese análisis. [1]
Este no era un objetivo simple, sino que alentaría la investigación académica durante al menos otras tres décadas. Debido a la estrecha relación científica entre el habla y la música, gran parte de la investigación académica y comercial que se dirigió hacia la tecnología de reconocimiento de voz con mayores recursos financieros se reciclaría en investigación sobre tecnología de reconocimiento de música. Si bien muchos músicos y educadores insisten en que hacer transcripciones manualmente es un ejercicio valioso para los músicos en desarrollo, la motivación para la transcripción musical automática sigue siendo la misma que la motivación para las partituras: los músicos que no tienen habilidades de transcripción intuitivas buscarán una partitura o un acorde. gráfico, para que puedan aprender rápidamente a tocar una canción. Una colección de herramientas creadas a partir de esta investigación en curso podría ser de gran ayuda para los músicos. Dado que gran parte de la música grabada no tiene partituras disponibles, un dispositivo de transcripción automática también podría ofrecer transcripciones que de otro modo no estarían disponibles en partituras. Hasta la fecha, ninguna aplicación de software puede cumplir completamente la definición de transcripción musical automática de James Moorer. Sin embargo, la búsqueda de la transcripción automática de música ha generado la creación de muchas aplicaciones de software que pueden ayudar en la transcripción manual. Algunos pueden ralentizar la música manteniendo el tono y la octava originales, algunos pueden seguir el tono de las melodías, algunos pueden seguir los cambios de acordes y otros pueden seguir el ritmo de la música.
La transcripción automática implica fundamentalmente identificar el tono y la duración de las notas interpretadas. Esto implica rastrear el tono e identificar los inicios de las notas. Después de capturar esas medidas físicas, esta información se traslada a la notación musical tradicional, es decir, a la partitura.
El procesamiento de señales digitales es la rama de la ingeniería que proporciona a los ingenieros de software las herramientas y algoritmos necesarios para analizar una grabación digital en términos de tono (detección de notas de instrumentos melódicos) y el contenido de energía de sonidos sin tono (detección de instrumentos de percusión). . Las grabaciones musicales se muestrean a una velocidad de grabación determinada y sus datos de frecuencia se almacenan en cualquier formato de onda digital en la computadora. Dicho formato representa el sonido mediante muestreo digital .
La detección de tono suele ser la detección de notas individuales que podrían formar una melodía en la música o las notas de un acorde . Cuando se presiona una sola tecla de un piano, lo que escuchamos no es solo una frecuencia de vibración del sonido, sino una combinación de múltiples vibraciones de sonido que ocurren en diferentes frecuencias relacionadas matemáticamente. Los elementos de este compuesto de vibraciones a diferentes frecuencias se denominan armónicos o parciales.
Por ejemplo, si presionamos la tecla Do central en el piano, las frecuencias individuales de los armónicos del compuesto comenzarán en 261,6 Hz como frecuencia fundamental , 523 Hz sería el segundo armónico, 785 Hz sería el tercer armónico, 1046 Hz sería ser el cuarto armónico, etc. Los armónicos posteriores son múltiplos enteros de la frecuencia fundamental, 261,6 Hz (por ejemplo: 2 x 261,6 = 523, 3 x 261,6 = 785, 4 x 261,6 = 1046). Si bien sólo se necesitan unos ocho armónicos para recrear audiblemente la nota, el número total de armónicos en esta serie matemática puede ser grande, aunque cuanto mayor sea el número del armónico, más débil será la magnitud y la contribución de ese armónico. Contrariamente a la intuición, una grabación musical en su nivel físico más bajo no es una colección de notas individuales , sino que en realidad es una colección de armónicos individuales. Por eso se pueden crear grabaciones con sonidos muy similares con diferentes colecciones de instrumentos y sus notas asignadas. Siempre que se recreen hasta cierto punto los armónicos totales de la grabación, realmente no importa qué instrumentos o qué notas se utilizaron.
Un primer paso en la detección de notas es la transformación de los datos digitales del archivo de sonido del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia , lo que permite medir varias frecuencias a lo largo del tiempo. La imagen gráfica de una grabación de audio en el dominio de la frecuencia se llama espectrograma o ecografía. Una nota musical, como una combinación de varios armónicos , aparece en un espectrograma como un peine colocado verticalmente , donde los dientes individuales del peine representan los distintos armónicos y sus diferentes valores de frecuencia. Una transformada de Fourier es el procedimiento matemático que se utiliza para crear el espectrograma a partir de los datos digitales del archivo de sonido.
La tarea de muchos algoritmos de detección de notas es buscar en el espectrograma la aparición de tales patrones de peine (una combinación de armónicos) causados por notas individuales. Una vez que se detecta el patrón de la forma de peine de armónicos particular de una nota, el tono de la nota se puede medir mediante la posición vertical del patrón de peine en el espectrograma .
Básicamente, existen dos tipos diferentes de música que crean demandas muy diferentes para un algoritmo de detección de tono : música monofónica y música polifónica . La música monofónica es un pasaje en el que un solo instrumento toca una nota a la vez, mientras que la música polifónica puede tener varios instrumentos y voces tocando a la vez. La detección del tono en una grabación monofónica era una tarea relativamente sencilla y su tecnología permitió la invención de los afinadores de guitarra en la década de 1970. Sin embargo, la detección del tono en la música polifónica se convierte en una tarea mucho más difícil porque la imagen de su espectrograma ahora aparece como una nube vaga debido a una multitud de patrones de peine superpuestos, causados por los múltiples armónicos de cada nota .
Otro método de detección del tono fue inventado por Martin Piszczalski junto con Bernard Galler en la década de 1970 [2] y desde entonces ha sido ampliamente seguido. [3] Se centra en la música monofónica. Lo central de este método es cómo el oído humano determina el tono . [4] El proceso intenta imitar aproximadamente la biología del oído interno humano al encontrar sólo unos pocos de los armónicos más fuertes en un instante dado. Ese pequeño conjunto de armónicos encontrados se compara a su vez con los conjuntos de armónicos de todos los tonos resultantes posibles, para plantear la hipótesis de cuál sería el tono más probable dado a ese conjunto de armónicos en particular.
Hasta la fecha, la detección completa de notas de grabaciones polifónicas sigue siendo un misterio para los ingenieros de audio, aunque continúan avanzando inventando algoritmos que pueden detectar parcialmente algunas de las notas de una grabación polifónica, como una melodía o una línea de bajo.
El seguimiento de ritmos es la determinación de un intervalo de tiempo repetitivo entre los pulsos percibidos en la música. El ritmo también se puede describir como "golpear con los pies" o "aplaudir" al compás de la música. El ritmo es a menudo una unidad básica predecible en el tiempo de la pieza musical y puede variar sólo ligeramente durante la interpretación. Las canciones se miden con frecuencia por sus pulsaciones por minuto (BPM) para determinar el tempo de la música, ya sea rápida o lenta.
Dado que las notas frecuentemente comienzan en un tiempo, o en una simple subdivisión del intervalo de tiempo del tiempo, el software de seguimiento de tiempos tiene el potencial de resolver mejor los inicios de notas que pueden haber sido detectados de manera burda. El seguimiento del ritmo suele ser el primer paso en la detección de instrumentos de percusión.
A pesar de la naturaleza intuitiva del "golpeteo de los pies" de la que la mayoría de los humanos son capaces, desarrollar un algoritmo para detectar esos latidos es difícil. La mayoría de los algoritmos de software actuales para la detección de ritmos utilizan una hipótesis de competencia grupal para los latidos por minuto, a medida que el algoritmo encuentra y resuelve progresivamente picos locales de volumen, que corresponden aproximadamente a los golpes de los pies de la música.
Para transcribir música automáticamente se deben solucionar varios problemas:
1. Se deben reconocer las notas; esto generalmente se hace cambiando del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia. Esto se puede lograr mediante la transformada de Fourier . Los algoritmos informáticos para hacer esto son comunes. El algoritmo de transformada rápida de Fourier calcula el contenido de frecuencia de una señal y es útil para procesar extractos musicales.
2. Es necesario detectar un ritmo y un tempo ( detección de ritmo ); este es un problema difícil y multifacético. [5]
El método propuesto en Costantini et al. 2009 [6] se centra en los eventos de notas y sus principales características: el instante de ataque, el tono y el instante final. La detección de inicio explota una representación binaria de tiempo-frecuencia de la señal de audio. La clasificación de notas y la detección de compensación se basan en la transformada Q constante (CQT) y las máquinas de vectores de soporte (SVM). Puede encontrar una colección de partituras de dominio público aquí. [1]
Esto, a su vez, conduce a un “contorno de tono”, es decir, una línea que varía continuamente en el tiempo y que corresponde a lo que los humanos llaman melodía. El siguiente paso es segmentar este flujo melódico continuo para identificar el principio y el final de cada nota. Después de eso, cada “unidad de nota” se expresa en términos físicos (por ejemplo, 442 Hz, 0,52 segundos). El paso final es entonces mapear esta información física en términos familiares similares a la notación musical para cada nota (por ejemplo, una negra de A4).
En términos de procesamiento informático real, los pasos principales son 1) digitalizar la música analógica interpretada, 2) realizar transformadas de Fourier (FFT) rápidas y sucesivas a corto plazo para obtener los espectros variables en el tiempo, 3) identificar los picos en cada espectro, 4) analizar los picos espectrales para obtener candidatos de tono, 5) conectar los candidatos de tono individuales más fuertes para obtener el contorno de tono que varía en el tiempo más probable, 6) mapear estos datos físicos en los términos de notación musical más cercanos. Estos pasos fundamentales, originados por Piszczalski en la década de 1970, se convirtieron en la base de la transcripción musical automática. [2]
El paso más controvertido y difícil de este proceso es la detección del tono. [7] Los métodos de tono más exitosos operan en el dominio de la frecuencia, no en el dominio del tiempo. Si bien se han propuesto métodos en el dominio del tiempo, pueden descomponerse para instrumentos musicales del mundo real tocados en salas típicamente reverberantes.
El método de detección del tono inventado por Piszczalski [4] vuelve a imitar el oído humano. De ello se deduce que sólo ciertos conjuntos de parciales se “fusionan” en la escucha humana. Estos son los conjuntos que crean la percepción de un solo tono. La fusión se produce sólo cuando dos parciales están dentro del 1,5% de ser un par armónico perfecto (es decir, sus frecuencias se aproximan a un conjunto de pares enteros bajos, como 1:2, 5:8, etc.). Esta coincidencia casi armónica es necesaria para todos los parciales para que un humano los escuche como un solo tono.
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