MARC

 008260126s2024        us                              c    eng  d
■001000017360623
■00520260202105557
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798265473493
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32315902
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech76863
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a780
■1001  ▼aSankaranarayanan,  Raghavasimhan.
■24510▼aApplication  of  Artificial  Intelligence  and  Robotic  Musicianship  in  South  Indian  Classical  Music:  Towards  an  Automatic  Accompaniment  for  the  Singing  Voice  in  Carnatic  Music
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a117  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-06,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Weinberg,  Gil.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2024.
■520    ▼aThis  work  utilizes  Artificial  Intelligence  (AI)  and  Robotic  Musicianship  to  address  challenges  specific  to  the  field  of  Carnatic  music  -  a  music  form  popular  in  the  southern  part  of  India.  For  the  past  few  decades,  music  AI  and  robotic  researchers  have  focused  on  Western  music  with  only  a  handful  of  attempts  to  address  music  from  other  parts  of  the  world  such  as  Carnatic  music.  This  thesis  aims  to  strengthen  diversity  and  reduce  bias  in  the  field  by  researching  and  developing  systems  that  understand  and  perform  Carnatic  music.  Moreover,  it  bears  promise  to  revolutionize  productions  in  Carnatic  music  by  providing  software  and  hardware  solutions  to  support  gamakas  -  pitch-based  embellishments  which  are  at  the  core  of  this  music  form.  It  can  also  have  a  significant  contribution  to  education,  by  introducing  a  violin-playing  robot  that  can  help  students  understand  the  nuances  of  gamaka  playing  in  a  repeated  and  systematic  manner.  A  violin-playing  robot  can  provide  a  much  more  accurate  and  expressive  rendition  of  this  music  in  comparison  to  software-based  emulations.  In  this  work,  I  designed  and  developed  three  tools  for  musicians  and  listeners  of  Carnatic  music:1.  A  7-degrees-of-freedom  violin-playing  robot  designed  to  play  gamakas2.  A  system  to  comprehend  and  generate  gamakas3.  A  system  to  use  gamakas  to  automatically  accompany  a  musicianThe  robot  uses  pitch  contour  data  to  manipulate  the  left  hand  and  amplitude  contour  data  to  make  bow  changes  and  modify  dynamics.  A  system  that  comprehends  and  performs  Carnatic  music  should  understand  how  to  interpret  and  create  them.  To  achieve  this,  I  developed  GamakaNet  -  A  novel  Masked  Latent  Space  Auto-Encoder  model  to  synthesize  gamakas  for  kalpitha  swaras  (Composed  notes)  in  Carnatic  music.  A  human  violinist  plays  a  major  role  in  a  typical  Carnatic  music  concert  by  providing  melodic  accompaniment.  An  important  characteristic  of  this  music  form  is  impromptu  improvisations.  One  such  section  is  raga  alapana  -  a  sequence  of  short  characteristic  phrases  without  rhythms  that  elevate  the  mood  of  a  raga.  I  developed  an  AI  based  raga-agnostic  algorithm  to  generate  accompaniment  for  alapana.  I  additionally  developed  a  clustering-based  approach  for  sequencing  characteristic  melodic  phrases  for  alapana  in  a  given  raga.  This  is  applicable  in  the  solo  section  of  the  accompanist  during  an  alapana  rendition.With  the  current  Western-centric  focus  of  AI  music  research,  this  thesis  promises  to  enhance  diversity  and  minimize  bias,  by  exploring  applications  of  AI  and  Robotics  to  the  unique  elements,  datasets,  and  practices  of  Carnatic  music.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■690    ▼a0800
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-06B.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360623▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books