Как определить композитора по нотам

Помогите и мне, пожалуйста.
Иоганн Себастьян Бах — «Французская сюита №2», 4 часть.

Иоганн Себастьян Бах — «Французская сюита №2», 4 часть.

http://www.youtube.com/watch?v=gigkG6Om6wA
Спасибо Вам огромное.

Здравствуйте, уважаемые форумчане! Может быть кто-то знает эту композицию для фортепьяно? Подобрал правую руку по памяти в Ля-миноре (возможно она играется в другой тональности). Левая рука — в ритме вальса, правая — ми фа ми до ля ми до ми Ми (ниже на октаву) ми до ми; ре ми ре си соль-диез ре си ре Ми ре си ре; до ре до ля Ми до си до си соль-диез Ми си ля си ля фа-диез ре-диез ля соль-диез Ми си соль-диез ми соль-диез. Нотной грамотой, к сожалению, не владею, т.ч. начертить на стане не смогу. Буду очень признателен.
Вальс Грибоедова

Доброго вечера! помогите пожалуйста определить произведение. Автор — И.С.Бах, для фортепиано. много всего переслушала не смогла найти. тональность до минор. Начинается с нот : до си до, соль ля си до ре ми бемоль фа ми бемоль ре ми бемоль до, ля бемоль соль фа соль фа соль ля бемоль, си до си до ре до си, до ре си до ре си до, си бемоль ля бемоль соль фа ми бемоль ре до, ре си до ре си до, си бемоль ля бемоль соль фа ми бемоль ре до. может кто-нибудь узнает? точно помню, что слушала несколько вариантов исполнения этого произведения известных пианистов

Источник

Нагугли мелодию: поисковик для музыкантов

IncipitSearch — метапоисковик, который умеет искать по размеченным нотным текстам, размещенным в открытом доступе. Для поиска нужно при помощи виртуальной клавиатуры фортепиано ввести начальную фразу музыкального произведения — так называемый инципит.

Впервые идея создания человеко- и машиночитаемого формата, который бы позволял искать произведения по начальным звукам мелодии, возникла еще в 1960-е годы. Тогда в помощь музыкальным библиотекарям был создан Plaine & Easie Code, который переводит нотный текст в комбинацию цифр и букв.

IncipitSearch опирается на Plaine & Easie, однако ставит своей задачей пойти дальше — например, научиться читать другие форматы, такие как MEI и abc notation.

К настоящему моменту IncipitSearch позволяет искать по инципитам музыкальных произведений, находящихся в следующих каталогах: Полное собрание сочинений Кристофа Виллибальда Глюка (Christoph Willibald Gluck — Sämtliche Werke), Каталог Национальной библиотечной службы Италии (SBN OPAC), Международный каталог музыкальных источников (RISM OPAC) и выборочные данные из Каталога симфоний издательства Breitkopf за 1762 год.

Подробнее узнать о метапоисковике можно тут.

Источник

LiveInternetLiveInternet

—Метки

—Рубрики

Политика (27)
Английский язык (2)
Архитектура (6)
Афоризмы,мысли (28)
Видео (29)
Виртуальные экскурсии (16)
Выпиливание лобзиком (8)
Гадания (5)
Гороскоп (14)
Замечательные люди (6)
Здоровье (59)
Лицо (8)
Фигура (6)
Руки (4)
Ноги (3)
Волосы (2)
Игры (17)
Иллюзии (7)
Интересно (64)
аттракцион (2)
Интернет (4)
Интерьер (10)
Как в школе (52)
Истории со смыслом (10)
Детям (4)
В помощь школьнику (3)
География (2)
Геометрические фигуры (2)
Иностранный язык (8)
История (6)
Литература (2)
Математика (4)
Русский язык (7)
Физика,химия (1)
Экономика (3)
Компьютер (44)
интересные сайты (17)
Космос (2)
Кулинария (269)
Торты — украшение (12)
Пряники (12)
Блюда из микроволновки (10)
Заготовки (4)
В горшочках (2)
Выпечка (34)
Выпечка сладкая (33)
Закуски (3)
Запеканки (1)
Из вафельных заготовок (1)
Конфеты (15)
На второе (7)
Напитки (4)
Печенье (26)
Разное (5)
Сладости (35)
Соусы (4)
Торты (56)
Кулинарные подборки (10)
Легенды,мифы (3)
Музыка (30)
Пословицы,поговорки (1)
Праздники (62)
День св.Валентина (2)
Новый год (22)
Пасха (36)
Природа (8)
Психология (15)
Тест (11)
Путешествия (21)
Заброшенные места (2)
Чудеса света (12)
Рукоделие (553)
камни (9)
канзаши (8)
картинки для скрапа (2)
аппликация (1)
вышивка (19)
вязание (39)
гипс (3)
декупаж (36)
игрушки (44)
изделия из бумаги (47)
квиллинг (9)
кинусайга (пэчворк без иглы) (5)
коробочки,шкатулочки (32)
креатив (55)
лепка (38)
макраме (3)
мыловарение (8)
открытки (52)
плетение (21)
поделки из пластика (10)
роспись по стеклу (7)
свечи (3)
силуэтное вырезание (13)
сувенир (27)
украшения (14)
упаковка (40)
Руны (15)
Сад,огород (35)
Сказки (3)
Славяне (6)
Советы (8)
Стихи (22)
Телевидение (16)
Мультики (10)
Учимся рисовать (198)
Дудлинг (10)
виньетки (8)
цвет (7)
интересные рисунки (1)
витраж (10)
орнамент (18)
роспись (27)
силуэт (19)
трафарет (62)
украшаем интерьер (8)
шрифт (1)
Фарфор (2)
Фотография (53)
животные (5)
знаменитости (2)
интересно (16)
макро (3)
облака (6)
природа (9)
Шитьё (164)
Платья (61)
Шторы,занавески (16)
Купальники,бельё (12)
Сумочки (9)
Головные уборы (9)
Лосины,брюки (5)
Юбки (5)
Для кукол (5)
Швейные советы (4)
Эзотерика (8)
Нумерология (3)
Энциклопедии,книги (12)
читаем (2)
Юмор (76)

—Музыка

—Поиск по дневнику

—Подписка по e-mail

—Статистика

Как узнать название музыкального произведения

Воскресенье, 29 Июля 2012 г. 17:47 + в цитатник

Как узнать название музыкального произведения – песни, музыки, мелодии по отрывку?

audiotag.info — бесплатный сервис для распознавания музыки онлайн. Он позволяет легко узнать название композиции, имя исполнителя и другую информацию почти для любого аудио-музыкального фрагмента. Можно найти название или исполнителя песни, или мелодии, прозвучавшей по радио, в магазине или из видео (кино, ролика, клипа), и других источников. Пользоваться сервисом легко и просто. Достаточно загрузить аудио файл с фрагментом записанной композиции (на мобильный телефон, микрофон или диктофон; достаточно даже отрывка 15 секунд) и робот, проанализировав загруженный файл, постарается распознать его и выдать о нём подробную информацию. Загружаемый аудио файл может быть почти в любом известном аудио формате (*.WAV, *.MP3, *.OGG и т.д.), любого размера (от короткого фрагмента песни до целого трека), а также любого качества (от копии трека CD до низкокачественной и зашумлённой записи).

Сервис имеет русский интерфейс. Отрывок можно загружить с компьютера или указать прямой URL аудио-файла.

musipedia.org — поисковая система для идентификации музыкальных произведений ( описание на русском).

Если необходимо опознать музыкальный файл на компьютере, то можно воспользоваться сервисом MusicBrainz ( перевод описания на русском) и специальной программой MusicBrainz Tagger .

wildbits.com/tunatic — программа Tunatic для определения песни. Все, что требуется — это микрофон и Интернет ( описание и перевод на русский сайта Tunatic ).

forum.allnokia.ru — описание программ Tunatic, MusicIP Mixer, Shazam ID, Midomi Mobile, TrackID, MusicID для идентификации музыки.

Ниже можно прочитать о функции TrackID (определение исполнителя и названия песни по небольшому ее отрывку, записанному на диктофон) и скачать клиент TrackID на Java:

Источник

Как распознать композитора на слух?

Это несложно! Ниже удобное руководство 😄

Если это фортепианная музыка, которую слушает злодей в кино, это Бах.
Если много людей вокруг кричат «аллилуйя», это Гендель.
Если это саундтрек к чему-то более или менее относящемуся к XVIII веку, это Моцарт.
Это никогда не Гайдн.
Если это очень драматично и звучит оркестр, это Бетховен.
Если это саундтрек к документальному фильму о нацистской Германии и звучит трагично, это Брамс.
Если это саундтрек к документальному фильму о нацистской Германии и звучит страшно, это Орф.
Если это саундтрек к документальному фильму о бывшем Советском Союзе, и это звучит грустно, это Пярт или Шнитке.
Если это саундтрек к вертолётной атаке во Вьетнаме, это Вагнер.
Если это фортепианная музыка, которую слушает кто-то задумчиво сексуальный, это Дебюсси.
Если кто-то катается на льду и это оркестровая музыка, это Равель.
Если кто-то кричит по-итальянски и это сопровождает спортивное событие, это Пуччини.
Если кто-то безумно кричит и это звучит как случайный набор звуков из психоделического фильма ужасов, это Шёнберг.
Если это хор монахов, которые постоянно поют одно и то же, это григорианский хорал.
Если это гипнотически повторяется и является саундтреком к покадровой городской съёмке, это Филипп Гласс.

А если серьёзно, даже если человек не является классическим музыкантом, слушая достаточно музыки, он начинает замечать разницу между разными эпохами (средневековье, ренессанс, барокко, классика, романтика).

Кто-то (возможно, это был пианист и музыковед Charles Rosen) сказал, что вы можете посмотреть на страницу музыки Баха и не угадать, когда она закончится, но если вы посмотрите на страницу музыки Бетховена или композиторов позже, чем Бетховен, это будет очевидным. Композиторы разных эпох имели разное ощущение крупной формы: окончания Баха гораздо короче и лаконичнее, чем у Бетховена. Кода второй части пятой симфонии Бетховена занимает около восьми страниц!

Затем вы начинаете замечать разницу между разными композиторами в одной эпохе. Мне потребовалось некоторое время, чтобы понять разницу между Гайдном и Моцартом, и мне всё ещё трудно выразить её словами, хотя я уже слышу эту разницу, несмотря на то, что они были друзьями и оказывали влияние друг на друга.

С другой стороны, например, жизни Палестрины (1525 — 1594) и Джезуальдо (1566 — 1613) частично перекрываются (Джезуальдо было 28 лет, когда Палестрина умер), и довольно легко «узнать» мессу Палестрины в мотете Джезуальдо.

У некоторых композиторов есть свои стилистические «подписи». У Хиндемита был свой довольно специфический подход к гармонии, что делает его работу очень узнаваемой. Шёнберг узнаваем почти сразу, и моя шутка о нём выше не значит, что я не люблю его музыку. Бенджамин Бриттен и Игорь Стравинский оба любили остинато (повторы одних музыкальных фраз на фоне других), но использовали их совершенно по-разному. Однако, Бриттен может звучать «как Стравинский» только потому, что они оба использовали похожие инструменты.

Несмотря на весь юмор в начале, всё же есть определённые формальные вещи, которые могут подсказать вам, кто написал произведение. Если это очень мелодичная песня, исполняемая на немецком языке в сопровождении фортепиано, есть очень и очень хороший шанс, что она принадлежит Шуберту, потому что он написал очень много (хороших) именно таких песен, и лишь немногие композиторы могут с ним в этом поспорить. Если это поётся на французском языке, это не может быть он, потому что он не сочинял песни с французскими текстами.

То же самое касается многих других авторов, особенно XIX века, когда композиторы преисполнились националистической гордости и начали сочинять вокальные произведения только на национальном языке. (Например, в эпоху Моцарта оперы гораздо чаще были на итальянском языке, и ему пришлось настаивать на том, чтобы использовать немецкое либретто.)

В XX веке композиторы расслабились, стали более космополитичными и снова начали писать музыку к текстам на иностранных (для себя) языках.

Если музыка начинается с инструментальной части, есть немного хорового пения на немецком языке, а затем немного сопровождаемого речитатива, предпочтительно с некоторыми упоминаниями Бога, а затем ария, есть очень хороший шанс, что это кантата И. С. Баха, потому что его кантаты имели тенденцию принимать именно такую форму.

По материалам публикации (англ.). Alex Johnston , «бакалавр по музыкальной теории, музыкальным технологиям и музыкознанию».

Источник

Ищем мелодию по фрагменту

Приветствую, уважаемые читатели Хабра!
В этой статье хочу рассказать, как я искал музыкальное произведение по его отрывку.
Итак, поехали!
Задача передо мной стоит следующая: есть отрывок музыкального произведения, есть база музыкальных произведений, и необходимо найти, какому из имеющихся музыкальных произведений принадлежит данный отрывок.
Кому интересно, читайте под харбокатом.

Я решил, что для этих целей я представлю музыку как функцию частоты от времени.
Для этого я сделаю следующее:

«нарежу» сигнал на окна, как это проиллюстрировано на рисунке и буду использовать модификацию алгоритма скользящего окна. Модификация будет заключаться в том, что окно будет не «плавно скользить» по сигналу, а «двигаться по сигналу отрывисто», другими словами, окна будут перекрываться.

В качестве окна мы возьмем так называемое «окно Хемминга».

В качестве момента времени появления составляющей с той или иной частотой будем брать момент времени, соответствующий середине окна. Данная модификация позволит улучшить разрешение во временной и частотной областях: в частотной за счет сравнительно большого окна, а во временной – по причине того, что окно Хемминга имеет сравнительно узкий главных лепесток и при перемещении окна с перекрытием, мы можем достаточно точно фиксировать временные отсчеты.

В каждом окне мы будем выполнять преобразование Фурье, для того, чтобы получить набор частот, которые присутствуют в данном окне.
Итого для произвольной композиции мы получим следующее:

На входе – зависимость амплитуды от времени:

А на выходе – зависимость амплитуды от частоты:

На этом мы не заканчиваем.

После того, как мы получили время-частотное представление, мы отфильтровываем различные помехи, и выделяем частоты, которые соответствуют нотам.
Тем самым мы получаем время-нотное представление – функцию номера ноты от времени.
Но тут мы сталкиваемся, с тем, что одна и та же мелодия может быть проиграна с различных нот, например ( на рисунке (а) с более высокой ноты, а на рисунке (б) – с более низкой ноты):

Но если мы присмотримся к картинкам, мы поймем, что картинки похожи.

Отсюда появилась следующая идея: что бы идентифицировать музыкальное произведение вне зависимости от тональности, на которой оно было сыграно, следует учитывать не абсолютные значения номеров нот и времени их появления, а относительные – разности между значениями следующих и предыдущих отсчетов номеров нот и времен.

Итак, мы можем получить из время-нотной функции двухстрочную матрицу, в одной строке которой будут разницы нот, а в другой строке разницы времен их появления, таким образом, мы учтем и ритм.

Несмотря на то, что произведения были сыграны на разных тональностях, справедливо следующее соотношение:

Алгоритм идентификации заключается в следующем:

высчитывается вектор доверительных интервалов – берется аудиоотпечаток сигнала, принятого за образец (в данном случае это матрица с двумя строками и некоторым количество столбцов), и вычисляется такого же размера вектор, элементы которого равны тридцати процентам от абсолютных величин соответствующих им элементов в образце;
далее аудиоотпечаток меньшего размера перемещается по аудиоотпечатку большего размера по принципу скользящего окна. При этом считаются модуль разностей соответствующих элементов, и осуществляется проверка, чтобы эта разность была не больше соответствующих элементов вектора доверительных интервалов;

если эта разность не больше, то считается число столбцов. удовлетворяющих условию;
затем это число нормируется числом столбцов в «меньшем» аудиоотпечатке;
после этого выбирается максимальная доля сходства.

И далее если доля сходства в моем случае выше 75%, то, я считаю, что мелодия найдена.

Источник