Musical Instrument Digital Interface

Résumé

vignette|Exemple de musique créée à partir de commandes MIDI. Le Musical Instrument Digital Interface ou MIDI est un protocole de communication et un format de fichier dédiés à la musique, et utilisés pour la communication entre instruments électroniques, contrôleurs, séquenceurs, et logiciels de musique. Apparu dans les années 1980, issu d'une volonté de l'industrie de normaliser les échanges entre les différents instruments, ce protocole est devenu aujourd'hui un standard très répandu dans le matériel électronique de musique. Histoire À la démocratisation des synthétiseurs numériques, l'interopérabilité devient un enjeu important, notamment dans l'idée de pouvoir commander plusieurs synthétiseurs à partir d'un même clavier. Dans ce contexte, les concepteurs de synthétiseurs Dave Smith (Sequential Circuits), Ikutarō Kakehashi (Roland), et Tom Oberheim (Oberheim) se rencontrent lors du NAMM de et réfléchissent à une standardisation des communications. La première démons

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Musical_Instrument_Digital_Interface

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In this paper we present Aligned Scores and Performances (ASAP): a new dataset of 222 digital musical scores aligned with 1068 performances (more than 92 hours) of Western classical piano music.The scores are provided as paired MusicXML files and quantized MIDI files, and the performances as paired MIDI files and partially as audio recordings.Scores and performances are aligned with downbeat, beat, time signature, and key signature annotations. ASAP has been obtained thanks to a new annotation workflow that combines score analysis andalignment algorithms, with the goal of reducing the time for manual annotation. The dataset itself is, to our knowledge, the largest that includes an alignment of music scores to MIDI and audio performance data. As such, it is a useful resource for a wide variety of MIR applications, from those that target the complete audio-to-score Automatic Music Transcription task, to others that target more specific aspects (e.g., key signature estimation and beat or downbeat tracking from both MIDI and audio representations).

2020

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The MIDI Degradation Toolkit: Symbolic Music Augmentation and Correction

Andrew Philip McLeod

In this paper, we introduce the MIDI Degradation Toolkit (MDTK), containing functions which take as input a musical excerpt (a set of notes with pitch, onset time, and duration), and return a ``degraded'' version of that excerpt with some error (or errors) introduced. Using the toolkit, we create the Altered and Corrupted MIDI Excerpts dataset version 1.0 (ACME v1.0), and propose four tasks of increasing difficulty to detect, classify, locate, and correct the degradations. We hypothesize that models trained for these tasks can be useful in (for example) improving automatic music transcription performance if applied as a post-processing step. To that end, MDTK includes a script that measures the distribution of different types of errors in a transcription, and creates a degraded dataset with similar properties. MDTK's degradations can also be applied dynamically to a dataset during training (with or without the above script), generating novel degraded excerpts each epoch. MDTK could also be used to test the robustness of any system designed to take MIDI (or similar) data as input (e.g. systems designed for voice separation, metrical alignment, or chord detection) to such transcription errors or otherwise noisy data. The toolkit and dataset are both publicly available online, and we encourage contribution and feedback from the community.

2020

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We introduce phantom curves, a novel music-theoretical concept based on the discrete Fourier transform (DFT), and document the creative process that led to their discovery. In particular, we emphasize the importance of interactive web applications for music visualization and analysis. This is demonstrated using the example of the application midiVERTO which affords interactions with the pitch-class content of musical pieces encoded in MIDI format without requiring in-depth understanding of the underlying mathematics. We illustrate the analytical value of studying families of phantom curves by applying the concept to music from a Broadway musical, a video game, and a Hollywood movie. This process of discovery thus testifies to the fact that digital tools can bridge disciplinary boundaries between music theory and mathematics, and this interaction can generate new scientific knowledge.

ACM2022

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