Help us in our study on perceived emotions of pop/rock music by English, Spanish, German, and Mandarin speakers

En castellano debajo! 

Juan Sebastian Gómez-Cañón, one of the PhD students working with me at the Music Information Research Lab of the MTG, is leading a study on the relation between the emotions perceived in pop and rock music and the language the listener speaks. To participate, please visit the following links depending on your mother tongue: English, Spanish, German, and Mandarin. In case that none of these languages is native to you, you can still participate by filling the English version (it takes around 20-25 minutes to complete it). Please follow the instructions carefully to guarantee your comprehension, correctness, and overall enjoyment! You can stop at any time and continue later as long as you keep the volume at the same level.

At the end of this survey and as a small thank you for your time, we will provide your Music Sophistication Index, which measures your ability to engage with music, as defined by Müllensiefen et al. (2014). The results of this research will also be available to you in our project website.

Thank you!

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Juan Gómez-Canón, con el  cual trabajo en el laboratorio de Music Information Research del MTG (Universitat Pompeu Fabra, Barcelona) está llevando a cabo un estudio sobre la relación entre las emociones percibidas en música pop/rock y el lenguaje. Agradeceríamos mucho vuestra participación rellenando un formulario que requiere entre 20-25 minutos y que se basa, fundamentalmente, en escuchar música e indicar la emoción percibida en cada caso. El formulario está disponible en Inglés, Español, Alemán y Mandarín (en caso que vuestra lengua materna no sea ninguna de esas podéis participar usando la versión en inglés). Es importante seguir las instrucciones cuidadosamente para garantizar la correcta comprensión de los ítems planteados. Podéis parar en cualquier momento y continuar después, siempre y cuando se mantenga el mismo volumen al escuchar la música .

Al final de esta encuesta y como una pequeña muestra de agradecimiento por vuestro tiempo, os entregaremos vuestro Music Sophistication Index, que mide la habilidad de involucrarse con la música, tal y como se definió en Müllensiefen et al. (2014). Los resultados de esta investigación también estarán disponibles para la página web del proyecto.

 

¡Muchas gracias!

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Women in AI: mitigating the gender bias

Last Friday March 8th I was invited to speak at a lunch event of the European Commission intended to provide a scientific perspective to the challenges of gender equality. I gave a talk titled “Women in Artificial Intelligence: mitigating the gender bias”, that is summarized here.

In this context today my colleague Ana Freire and I are launching the divinAI initative to monitor the presence of women in AI events. Please come to our HACKFEST event in Barcelona in June 1st! 

 

Hackathon.png

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El papel que juega la intuición en la interpretación musical

Una investigación realizada por Álvaro Sarasúa, Julián Urban y una servidora en el Grupo de Investigación en Tecnología Musical, dentro del proyecto europeo Phenicx,  describe las ventajas de usabilidad de un sistema personalizado que aprovecha la intuición de los usuarios al interpretar música.

 

Intuición que por cierto no tienen aún los sistemas automáticos a los que tenemos que entrenar desde 0.

Podéis leer la noticia en la web de la Universitat Pompeu Fabra. 

 

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27/02/2019 · 14:53

El dilema de la tecnología ética – The dilemma of ethical technologies

Article in Spanish about ethics of technology written by Esther Paniagua in the context of the HUMAINT winter school that took place this month at JRC Seville. The article is also available online.

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A new paper on Frontiers journal on Music Conducting

I am very happy to publish this work with Alvaro Sarasúa and Julián Urbano on Frontiers in Digital Humanities about Music Conducting.

The paper, titled “Mapping by Observation: Building a User-Tailored Conducting System From Spontaneous Movements” presents a music interaction system based on the conductor-orchestra metaphor, where the orchestra is considered as an instrument controlled by the movements of the conductor. In the system we proposed the user can control tempo and dynamics and it adapts its mapping to the user by observing spontaneous conducting movements on top of a fixed music. In this respect, we analyze the tendency of people to anticipate or fall behind the beat and the gestures mapped to loudness. The system was evaluated with 24 participants in a discover-by-playing scenario.
Our work was developed in the context of the PHENICX and CASAS research projects and opens interesting directions for creating more intuitive and expressive DMIs, particularly in public installations.
You can access the open publication here.
fdigh-06-00003-g003

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Entrevista en el mundo sobre inteligencia artificial

Entrevista en el mundo por Silvia Moreno sobre la inteligencia artificial y el impacto que está y tendrá en el futuro en las personas

https://www.elmundo.es/papel/lideres/201 8/09/25/5ba81ccb268e3eee488b462d.html   

 

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A los seres humanos siempre nos quedará la creatividad, una máquina no puede crear ¿mito o realidad?

Un artículo muy interesante de Esther Paniagua sobre la creatividad computacional donde comento que un algoritmo de generación de sonido o música puede ser creativo por sí mismo y generar material musical interesante, complementando la creatividad humana. El artículo incluye muchos ejemplos interesantes de arte creado por algoritmos y de opiniones sobre si las máquinas pueden crear. Pues sí, es una realidad!

https://www.xataka.com/robotica-e-ia/a-seres-humanos-siempre-nos-quedara-creatividad-maquina-no-puede-crear-mito-realidad 

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Saltando como locos de una canción a otra

Así se titula el reportaje de Joseba Elola que se publicó el 29 de Noviembre en el monográfico de música del País semanal, en donde refleja nuestra conversación telefónica donde intenté explicar de manera clara cómo funcionan los sistemas de recomendación musical:

Estos sistemas de recomendación procesan datos editoriales de las canciones como sus títulos o los nombres de los artistas; datos del sonido, como el timbre de la voz, los patrones rítmicos o la escala; e información de los usuarios que han escuchado esa música: si a alguien a quien le gusta Leonard Cohen también le gusta Rufus Wainwright, el algoritmo lo identifica y manda una canción del segundo a aquel que está escuchando al primero. Así lo explica Emilia Gómez, ingeniera de telecomunicaciones especializada en los sistemas de recuperación de la información musical (en inglés, music information retrieval) y presidenta de International Society of Music Information Retrieval (ISMIR), comunidad académica que investiga las tecnologías de recomendación —y con la que colaboran Spotify, Apple o Amazon Music—.

Analizando los instrumentos que suenan, el timbre, la melodía, el ritmo, la estructura de la canción, las voces y el estilo, se confecciona un modelo de los gustos de cada persona, advierte Gómez en conversación telefónica desde Sevilla. “Estos sistemas son cada vez más complejos”, dice, “y las bases de datos, más grandes”. De modo que la tecnología es cada vez más precisa, mejor. 

Esa es la parte buena de la ecuación. La mala, que el predominio de las listas cocinadas por las plataformas acabe por uniformizar lo que escuchamos. “Cuanta más gente hay en las plataformas, mejor funcionan los algoritmos”, manifiesta Gómez. “Mejor, sobre todo, si te gusta lo que a la mayoría. Los que escuchan propuestas raras o minoritarias verán que esa música no se recomienda porque no hay mucha gente que la escuche. Así, se reproduce el sistema que teníamos en la antigüedad, cuando solo un tipo de música se hacía popular, la que te recomendaba la radio”.

No es sólo importante que éstos algoritmos pueden uniformizar  lo que escuchamos, lo cual está relacionado con el denominado efecto “larga cola” en el que siempre se recomienda un pequeño repertorio. Un efecto aún más desconocido es la especialización excesiva del gusto musical que se deriva de la personalización, y que pueden crear éste tipo de algoritmos basados en similitud. En el proyecto HUMAINT estamos estudiando éste efecto, que se conoce como ¨filtro burbuja“, dentro del análisis del impacto de la inteligencia artificial en las personas.

 

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Nuevo MOOC Cante Flamenco Tech

Me alegra poder anunciar un nuevo MOOC abierto y gratuito que empezará el próximo martes 23 de Octubre. Se llama Cante Flamenco Tech, y presenta una introducción al cante flamenco a través de la tecnología.

En éste MOOC he colaborado con la cantaora y profesora Alba Guerrero y con Sonia Rodríguez, y estamos muy orgullosas del resultado.

Es un curso abierto y gratuito, en la plataforma Miríadax, que dura 4 semanas y empieza el próximo martes. ¡Animaros! La inscripción está disponible aquí.

 

 

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TISMIR Journal Launch and Call for Papers

I am blogging some news related to a project I have been recently contributing.

It brings us great pleasure to announce the launch of the first issue of TISMIR, the Transactions of the International Society for Music Information Retrievalhttps://transactions.ismir.net/

TISMIR was established to complement the widely cited ISMIR conference proceedings and provide a vehicle for the dissemination of the highest quality and most substantial scientific research in MIR. TISMIR retains the Open Access model of the ISMIR Conference proceedings, providing rapid access, free of charge, to all journal content. In order to encourage reproducibility of the published research papers, we provide facilities for archiving the software and data used in the research. The TISMIR publication model avoids excessive cost to the authors or their institutions, with article charges being less than the ISMIR Conference registration fee.

The first issue contains an editorial introducing the journal, four research papers and one dataset paper:

Editorial: Introducing the Transactions of the International Society for Music Information Retrieval – Simon Dixon,  Emilia Gómez,  Anja Volk

Multimodal Deep Learning for Music Genre Classification – Sergio Oramas,  Francesco Barbieri,  Oriol Nieto,  Xavier Serra

Learning Audio–Sheet Music Correspondences for Cross-Modal Retrieval and Piece Identification – Matthias Dorfer,  Jan Hajič jr.,  Andreas Arzt,  Harald Frostel,  Gerhard Widmer

A New Curated Corpus of Historical Electronic Music: Collation, Data and Research Findings – Nick Collins,  Peter Manning,  Simone Tarsitani

A Case for Reproducibility in MIR: Replication of ‘A Highly Robust Audio Fingerprinting System’ – Joren Six,  Federica Bressan,  Marc Leman

Pop Music Highlighter: Marking the Emotion Keypoints – Yu-Siang Huang,  Szu-Yu Chou,  Yi-Hsuan Yang

Two more papers (one research paper and one overview paper) are in press.

Authors:  We look forward to receiving new submissions to the journal – please see the Call for Papers below.

Best Regards
Simon Dixon, Anja Volk and Emilia Gómez

Editors-in-chief, TISMIR

CALL FOR PAPERS

The ISMIR Board is happy to announce the launch of the Transactions of the International Society for Music Information Retrieval (TISMIR), the open-access journal of our community.

 

TISMIR (http://tismir.ismir.net) publishes novel scientific research in the field of Music Information Retrieval (MIR), an interdisciplinary research area concerned with processing, analysing, organising and accessing music information. We welcome submissions from a wide range of disciplines, including computer science, musicology, cognitive science, library & information science, machine learning, and electrical engineering.

 

TISMIR is established to complement the widely cited ISMIR conference proceedings and provide a vehicle for the dissemination of the highest quality and most substantial scientific research in MIR. TISMIR retains the Open Access model of the ISMIR Conference proceedings, providing rapid access, free of charge, to all journal content. In order to encourage reproducibility of the published research papers, we provide facilities for archiving the software and data used in the research. TISMIR is published in electronic-only format, making it possible to offer very low publication costs to authors’ institutions, while ensuring fully open access content. With this call for papers we invite submissions for the following article types:

Article types

Research articles must describe the outcomes and application of unpublished original research. These should make a substantial contribution to knowledge and understanding in the subject matter and should be supported by relevant experiments.

Overview articles should focus in detail on specific aspects of MIR research. Overview articles will provide a comprehensive review of a broad MIR research problem, a critical evaluation of proposed techniques and/or an analysis of challenges for future research. Papers should critically engage with the relevant body of extant literature.

Datasets should present novel efforts in data gathering and annotation that have a strong potential impact in the way MIR technologies are exploited and evaluated.

 

If the paper extends or combines the authors’ previously published research, it is expected that there is a significant novel contribution in the submission (as a rule of thumb, we would expect at  least 50% of the underlying work – the ideas, concepts, methods, results, analysis and discussion – to be new). In addition, if there is any overlapping textual material, it should be rewritten.

 

Review process

The journal operates a double-blind peer review process.  Review criteria include originality, consideration of previous work, methodology, clarity and reproducibility.

 

Publication frequency

The journal is published online as a continuous volume and issue throughout the year, following an open access policy. Articles are made available as soon as they are ready to ensure that there are no unnecessary delays in getting content publicly available.

 

Editorial team

Editors in Chief

Simon Dixon, School of Electronic Engineering and Computer Science, Queen Mary University of London, United Kingdom

Emilia Gómez, Music Technology Group, Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Spain

Anja Volk, Department of Information and Computing Sciences, Utrecht University, Netherlands

Editorial Board

Juan P. Bello, Department of Music and Performing Arts Professions, & Department of Electrical and Computer Engineering, New York University, United States

Arthur Flexer, Austrian Research Institute for Artificial Intelligence (OFAI), Austria

Fabien Gouyon, Pandora, United States

Xiao Hu, Faculty of Education, Division of Information & Technology Studies, University of Hong Kong

Olivier Lartillot, Department of Musicology, University of Oslo, Norway

Jin Ha Lee, Information School, University of Washington, United States

Meinard Mueller, International Audio Laboratories Erlangen, Germany

Geoffroy Peeters, Sound Analysis/Synthesis Team, UMR STMS IRCAM CNRS, France

Markus Schedl, Department of Computational Perception, Johannes Kepler University Linz, Austria

 

Reviewers: The editorial board counts on reviewers from the ISMIR community, who are crucial to the success of the journal. To become a reviewer, please register here http://tismir.ubiquitypress.com/author/register/reviewer/

Journal Manager

Tim Wakeford, Ubiquity Press, United Kingdom

Contact

tismir@ismir.net

 

Website

http://tismir.ismir.net/

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