SANGEET: Un Dataset Strutturato per la Musica Hindustani

Nel mondo della musica, avere accesso a dataset ricchi e vari è fondamentale per i ricercatori e i professionisti. Un nuovo dataset chiamato SANGEET si concentra sul Sangeet Hindustani, che è la musica classica del Nord India. Questo dataset è costruito utilizzando XML, un formato che permette una facile archiviazione e recupero delle informazioni. SANGEET include dettagli sulle composizioni musicali create dal noto musicologo Pt. Vishnu Narayan Bhatkhande. L'obiettivo di SANGEET è rendere più facile per le persone ricercare e capire la Musica Classica Hindustani in modo strutturato.

#Importanza del Dataset

I dataset musicali giocano un ruolo chiave in vari ambiti di ricerca, soprattutto nel recupero delle informazioni musicali (MIR) e negli studi musicologici. Molti dataset esistenti si concentrano sulle registrazioni audio, utili ma spesso privi di rappresentazioni visive e dati strutturati. Questo è il punto in cui entra in gioco SANGEET. Fornisce dettagli completi, come Metadati, informazioni strutturali, schemi ritmici e melodie, tutto in un formato standardizzato che è facile da accedere e utilizzare.

#Design e Struttura

Il dataset SANGEET è sviluppato dal secondo volume della serie Kramik Pustak Malika di Bhatkhande. Questa serie di libri cattura l'essenza della musica Hindustani e include molte composizioni che spaziano tra diversi temi e stili. Ogni pezzo musicale nel dataset è salvato come un documento XML separato, permettendo una facile organizzazione e recupero.

Il dataset include diverse parti chiave:

1. Metadati: Informazioni generali su ciascuna composizione, come titolo e genere.
2. Taal: Il quadro ritmico, che include dettagli sui battiti e schemi di stress.
3. RAAG: La struttura melodica, che mostra i pattern ascendenti e discendenti delle note.
4. Foglio: Il layout della notazione musicale, formattato per una lettura e interpretazione facili.

Questi componenti lavorano insieme per formare una fonte ricca di informazioni essenziali per varie applicazioni.

#Applicazioni di SANGEET

#Visualizzazione dei Fogli Musicali

Uno degli usi principali di un dataset musicale è visualizzare le partiture. Con SANGEET, i ricercatori possono rendere queste partiture in un sistema di notazione che consente loro di vedere e capire la musica visivamente. Tuttavia, creare rappresentazioni visive può essere complicato a causa della mancanza di font standardizzati per simboli musicali specifici. Per affrontare questo, SANGEET utilizza il sistema di notazione Ome Swarlipi, una versione compatta dei simboli di Bhatkhande, rendendo più facile visualizzare la musica in formati web.

#Interrogazione delle Informazioni Musicali

Un altro aspetto unico di SANGEET è la sua capacità di consentire interrogazioni dettagliate. I ricercatori possono fare domande specifiche sulla musica e ottenere risposte precise. Questo è reso possibile tramite strumenti come XPath e XQuery, che aiutano gli utenti a navigare nei documenti XML in modo efficiente. Gli utenti possono cercare una gamma di dettagli, come quali composizioni presentano certi elementi musicali o quanto spesso appare una nota specifica in un pezzo.

#Machine Learning per la Predizione dei Raag

SANGEET apre anche porte per analisi musicologiche avanzate, comprese applicazioni di machine learning. Ad esempio, i ricercatori possono usare SANGEET per prevedere a quale raag, o scala musicale, appartiene una particolare composizione analizzando la frequenza delle note nella musica. Questo elemento del dataset coinvolge la conversione dei dati XML in un formato adatto per il machine learning, permettendo a vari algoritmi di elaborare e apprendere dai dati musicali.

#Prospettive Future

SANGEET mira a espandersi e migliorare nel tempo. L'obiettivo immediato è includere composizioni dagli altri cinque volumi della Kramik Pustak Malika di Bhatkhande. Questo arricchirà il dataset e fornirà approfondimenti più ampi sul Sangeet Hindustani. I lavori futuri si concentreranno anche sull'integrazione di più funzionalità, come segnature di taal e testi, che aiuteranno gli utenti a ottenere un contesto migliore e una comprensione più profonda delle composizioni.

#Conclusione

SANGEET si distingue per il suo approccio a memorizzare e condividere informazioni sul Sangeet Hindustani. Strutturando questo dataset in modo organizzato, apre la strada a ricercatori e appassionati di musica per accedere e analizzare i dati musicali in modo più fluido. Che si tratti di visualizzare le partiture, interrogare caratteristiche musicali specifiche o applicare tecniche di machine learning per comprendere meglio i raag, il dataset SANGEET ha il potenziale per contribuire significativamente al campo della ricerca musicale. Man mano che cresce ed evolve, continuerà a essere una risorsa preziosa per chiunque sia interessato al ricco patrimonio della Musica Classica Hindustani.