Esta página contiene información introductoria sobre el módulo Basics Score Analysis with CAMAT: su instalación, los fundamentos para trabajar con CAMAT (Computer-aided Music Analysis Tool) y los Jupyter Notebooks (Parte 1) así como consultas estadísticas sencillas (Parte 2).

Después de los módulos básicos puede dirigirse a los tutoriales del módulo Avanzado de Partituras (estadística de corpus y búsqueda de secuencias de intervalos.

Código del programa: Christon-Ragavan Nadar, Egor Polyakov.
La documentación en inglés sobre la estructura de CAMAT y la estructura de datos de pandas dataframe puede encontrarse en GitHub.

Un requisito previo para ejecutar los cuadernos en el navegador es la instalación de Anaconda o Miniconda y el editor de partituras MuseScore. Las instrucciones detalladas de instalación y los tutoriales introductorios se pueden encontrar aquí:

• Instalación Jupyter Notebook, Anaconda y Miniconda
• Instalación MuseScore

A continuación, descargue el archivo zip CAMAT_beta.zip (¡no olvide el actual YML! (clic derecho → guardar destino como) y descomprímelo en la carpeta donde instalaste Anaconda o Miniconda (normalmente 'c:/usuarios/ nombre /music_xml_parser/').

Dentro de la carpeta 'music_xml_parser' hay tres subcarpetas:

1. core contiene todos los scripts python relevantes para el programa. /¡Por favor, no los modifique!

2. data contiene las carpetas

• xmls_to_parse contiene todos los archivos xml que están listos para ser cargados directamente (es decir, sin especificar la ruta) en los cuadernos Jupyter. Puede poner sus archivos xml en esta carpeta. Sin embargo, también puede leer los archivos directamente desde Internet.
• exports: Aquí están todos los archivos que ha generado usted mismo en el transcurso de su trabajo con Jupyter Notebook, por ejemplo, tablas (.csv) o gráficos (.png).

3. ipynb - contiene todos los cuadernos Jupyter (.ipynb); todos los cuadernos modificados también deben guardarse en esta carpeta.

Los cuadernos Jupyter tienen la extensión de archivo '.ipynb'. Normalmente se asignan al editor de texto. Desafortunadamente, algunos sistemas operativos cambian automáticamente la extensión a '.txt'. En ese caso, por favor, cámbiela de nuevo a '.ipynb' - de lo contrario los cuadernos Jupyter no podrán ser abiertos.

El tutorial Tutorial Jupyter Notebook explica cómo cargar un tutorial de Jupyter notebook.

* Tutorial CAMAT_Basics_Part1_Introduction (cuaderno Jupyter; html-preview)

Las partituras a las que suele referirse el análisis musical son, en primer lugar, instrucciones de interpretación para los músicos. Por tanto, se trata de una notación prescriptiva. Por el contrario, las estructuras musicales deben describirse en el análisis tal y como suenan. Por ello, el musicólogo estadounidense Charles Seeger ha distinguido de la notación prescriptiva los modos de notación descriptiva, en los que se intenta representar gráficamente las estructuras musicales tal y como suenan. El objetivo de estas visualizaciones no es interpretar la música, sino obtener la mejor impresión posible de sus estructuras sonoras.

Una notación descriptiva simple es la disposición bidimensional de todas las notas tocadas: el eje y corresponde al tono absoluto, el eje x al paso del tiempo o los compases. Esta representación se denomina representación de rollo de piano. El nombre proviene de los rollos de los pianos mecánicos, que también se perforaban según este patrón. En CAMAT, los distintos instrumentos se representan con colores diferentes (véase la leyenda en la parte superior derecha):

Lamentablemente, las partituras más largas no pueden mostrarse completamente como rollos de piano en la versión actual de CAMAT. Sin embargo, puede mostrar las secciones que desee.

Note: Puede visualizar los rollos de piano de forma muy clara en Sonic Visualiser y, al mismo tiempo, escucharlos con sonidos MIDI. Una serie de rollos de piano aparecen en el Subcorpus de la base de datos de partituras y pueden descargarse allí (véase la última columna Download). Puede encontrar instrucciones detalladas sobre cómo proceder y cómo generar rollos de piano a partir de archivos de partituras aquí. |

* Tutorial CAMAT_Basics_Part2_Statistics (cuaderno Jupyter; html-preview)

En un primer momento, los comandos presentados en los Jupyter Notebooks permiten consultar el número de notas (total o por voz), los compases y la información sobre el ambito (total y por voz).

Examinando las frecuencias se puede obtener una primera visión de la simplicidad y uniformidad o de la variedad y complejidad de una composición. Por ejemplo, ¿se utilizan sólo los recursos tonales diatónicos en una composición o hay también muchos tonos cromáticos? ¿Las voces individuales progresan principalmente en pequeños pasos de intervalo o hay (también) grandes saltos? ¿Hay pocas duraciones de nota diferentes o una gran variación de valores de nota?

Las respuestas a estas preguntas las proporcionan las distribuciones de frecuencia en forma de histogramas (= gráficos de barras) y tablas. Con sencillos comandos, se pueden determinar y visualizar las frecuencias de los siguientes parámetros o variables de una partitura.

También es posible exportar las distribuciones de frecuencias como archivos denominados csv („csv“ significa: „valores separados por comas“).El formato csv puede abrirse y leerse con programas de hojas de cálculo como Excel, entre otros. De este modo, los datos pueden ser procesados externamente, lo que puede ser necesario especialmente para los estudios de corpus.

Además, se puede utilizar una práctica función de filtro para seleccionar y evaluar compases o secciones individuales, o voces individuales.

Las frecuencias de tono (Tono) pueden consultarse para todo el archivo de partituras y para cada voz. Se distingue entre diferentes posiciones de octava. Aquí está la distribución del tono del movimiento de Mozart:

 C' = C1, C = C2, c = C3, c' = C4 ('c medio'), c'' = C5.
 (C4 corresponde a la nota MIDI 60, C5 = 72, etc.)
 

En CAMAT, la evaluación de los tonos también puede tener en cuenta las respectivas alteraciones que se anotan en la partitura (1 para #, 2 para ##, -1 para b, -2 para bb, 0 para el signo de resolución).

Frecuencias de las doce clases de tono (clases de tono) - por voz y en total. Aquí, no se hace distinción entre las diferentes posiciones de la octava o las diferentes alteraciones.
Se utilizan las denominaciones de tono inglesas, dando preferencia a Do# sobre Sib y Re# sobre Mib, etc. Aquí están las clases de tono del ejemplo de Mozart:

 C C#(Db) D D#(Eb) E F F#(Gb) G G#(Ab) A A#(Bb) B C 
 (La B corresponde a la H alemana)

Frecuencia de los pasos de intervalo o saltos en una voz.

Se determinan los medios pasos hacia arriba o hacia abajo. ¡Esto sólo es posible para voces individuales y sólo con progresión de voz monofónica!
Aquí están los pasos de intervalo del cuarteto de cuerda de Mozart:

 Los pasos de intervalo se cuentan hacia abajo o hacia arriba en pasos de semitono. 
 (Ej.: -12 = paso de octava hacia abajo).             

Frecuencias de las duraciones de las notas / valores de las notas.

Los valores de las notas se cuentan como múltiplos o partes de una negra:

 negra = 1
 corchea = 0,5
 semicorchea = 0,25
 blanca = 2 
 etc.

Perfil métrico

En un perfil métrico, se suman todas las notas que suenan en una posición métrica determinada. Esto da como resultado un perfil de las frecuencias de los inicios de los tonos en las posiciones métricas. A partir de él se puede leer, por ejemplo, hasta qué punto se enfatiza el compás o ciertas posiciones métricas (principio del compás, mitad del compás) en una pieza (o en una voz) o si, por el contrario, se crea un compás más bien „flotante“ con muchas notas entre las posiciones métricas principales.

Distribuciones de frecuencia bidimensionales.

Además, dos de los parámetros musicales mencionados pueden representarse en las llamadas distribuciones bidimensionales de frecuencia, es decir, en dependencia una de la otra, por ejemplo, las frecuencias de los tonos individuales acopladas en cada caso con ciertos valores de duración (negra, corchea, etc.). Las distribuciones bidimensionales de frecuencias pueden mostrarse como gráficos de dispersión o en 3D. Los siguientes parámetros pueden relacionarse entre sí:

• Frecuencia de los valores de duración de las notas relacionados con las clases de tono o los tonos.
• Frecuencia de las posiciones métricas o del peso métrico relacionado con las clases de tono o los tonos.

He aquí un ejemplo: La distribución de frecuencia de las duraciones de las notas relacionadas con las clases de afinación, mostrada como un gráfico 3D. Aquí, la longitud y el color (de azul a rojo) de las columnas corresponden a la frecuencia de una determinada combinación de duración de nota y clase de tono.

Todas las consultas estadísticas se aplican inicialmente a archivos de partituras individuales. La evaluación comparativa entre varios movimientos y secciones de una composición, así como entre varias composiciones, la ofrece el módulo avanzado: Análisis de partituras con CAMAT.