Batik-toca-Mozart: Um Conjunto de Dados Completo de Piano

O dataset Batik-plays-Mozart é uma coleção de performances de piano com as sonatas de Mozart. Esse conjunto mistura gravações de performances profissionais com partituras musicais detalhadas que mostram exatamente quais notas são tocadas e como elas se relacionam com a estrutura da música. As performances são do Roland Batik, um pianista vienense famoso, que tocou em um piano de cauda monitorado especialmente. As gravações estão disponíveis em formato MIDI e arquivos de áudio. Cada nota da performance foi cuidadosamente pareada com uma versão da partitura, permitindo que os usuários vejam como a música e a performance interagem em um nível bem detalhado.

Esse dataset é único porque não só fornece uma gravação da música, mas também inclui uma análise feita por especialistas da estrutura musical, como harmonia e frases, de uma edição conhecida das partituras de Mozart. Isso significa que qualquer um interessado em estudar como a música é interpretada pode conferir as mesmas notas, o mesmo tempo e as mesmas ideias musicais que o performer.

No dataset, tem gravações de doze sonatas completas de piano do Mozart, somando um total de 36 movimentos. No total, essas performances capturam cerca de 102.400 notas individuais tocadas ao longo de 223 minutos de música. De todas essas notas, quase 95% estão perfeitamente pareadas com as notas da partitura, o que significa que a performance segue de perto o que Mozart escreveu. A pequena parte que não corresponde inclui algumas notas extras tocadas pelo Batik, geralmente para decoração ou expressão.

#Performance e Análise

Tocar música não é só sobre acertar as notas certas. Envolve timing, dinâmica e como um performer molda a música para transmitir emoção. Pesquisadores em recuperação de informações musicais buscam entender e analisar esses elementos expressivos nas performances musicais. Estudando como os músicos usam timing e dinâmica, eles esperam criar modelos que consigam reconhecer ou recriar essas expressões na música.

Estudos anteriores em música clássica de piano dependeram principalmente de grandes conjuntos de performances que foram transformadas em dados MIDI através da análise de gravações de áudio. No entanto, gravações precisas e de alta qualidade que mostrem cada nota tocada, junto com a mesma partitura musical de onde veio, são bem mais raras. Geralmente, as performances nos datasets disponíveis vêm de alunos avançados ou competições, mas essas podem não oferecer o mesmo nível de detalhe que as performances do Batik.

Normalmente, os datasets existentes fornecem uma ideia geral de como as performances se alinham com as partituras, mas não oferecem uma correspondência nota por nota muito precisa. Em muitos casos, eles só mostram alinhamentos no nível de batidas, o que pode perder detalhes mais finos como a estrutura da música. Esse dataset pretende superar essas limitações, fornecendo um conjunto preciso de performances atreladas diretamente a anotações de especialistas.

#O Processo de Coleta de Dados

O dataset Batik-plays-Mozart foi criado através de um processo sistemático. As performances foram gravadas em um piano de cauda Bösendorfer, que capta cada tecla e movimento de pedal com grande precisão. O timing e a intensidade de cada nota são registrados, e então essas gravações são pareadas com uma versão digital das partituras de Mozart.

Para conectar os dados de performance com as anotações musicais, os pesquisadores analisaram as gravações e as partituras, alinhando-as nota por nota. Essa tarefa requer tanto ferramentas tecnológicas quanto uma checagem manual cuidadosa para garantir que cada detalhe esteja correto. O resultado final apresenta um mapeamento claro de como a música tocada se relaciona com a partitura escrita e os elementos estruturais da música.

#Visão Geral do Dataset

O dataset inclui performances de doze sonatas distintas de piano do Mozart. Cada movimento e nota captura detalhes extensivos da performance. Para cada nota tocada, o dataset fornece informações sobre quando foi tocada, quanto tempo durou e quão forte foi tocada. As partituras são representadas em um formato que as liga diretamente aos dados de performance, permitindo uma análise fácil.

Por exemplo, cada nota da partitura é identificada por um ID único, e suas informações de timing e altura são capturadas no dataset. As notas de performance são igualmente detalhadas, permitindo que os pesquisadores analisem como cada nota se encaixa na performance geral.

#A Importância dos Alinhamentos Precisos

Uma das principais vantagens desse dataset é a precisão dos alinhamentos de performance. Os pesquisadores agora podem investigar muitos aspectos diferentes da execução expressiva porque podem ver exatamente como a performance se alinha com a partitura. Essa precisão abre portas para entender como diferentes elementos musicais, como harmonia e fraseado, afetam a maneira como uma peça é tocada.

Dois experimentos preliminares foram conduzidos usando o dataset para mostrar seu potencial. O primeiro analisou a relação entre o tempo da música e sua estrutura harmônica, enquanto o segundo focou em como os performers moldam seu timing em torno de partes cruciais da música, como cadências.

No primeiro estudo, o objetivo era descobrir se a velocidade com que uma peça é tocada está ligada à frequência das mudanças harmônicas. Os pesquisadores descobriram que realmente havia uma conexão entre os dois. Quando a harmonia muda com frequência, o tempo da performance tende a aumentar.

O segundo estudo focou em como os performers ajustam o tempo antes de diferentes tipos de cadências-pontos específicos na música que sinalizam transições ou resoluções. As descobertas sugeriram que pianistas costumam desacelerar antes de cadências importantes, especialmente se estão sinalizando o fim de um pensamento musical.

#Direções Futuras

Prosseguindo, os pesquisadores planejam expandir o dataset incluindo mais performances das obras de Mozart. Eles vão focar nas seis sonatas restantes, gravando-as e alinhando-as com as partituras da mesma maneira detalhada que antes. Isso vai ajudar os pesquisadores a entender melhor tanto as diferenças entre gravações de áudio e versões MIDI quanto como podem melhorar a qualidade das transcrições.

Em resumo, o dataset Batik-plays-Mozart oferece um recurso valioso para qualquer um interessado em estudar performance de piano. Ao ligar performances profissionais a partituras musicais estruturadas e anotações detalhadas, ele permite que os pesquisadores façam novas perguntas sobre como a música é tocada. Esse dataset não só enriquece nosso entendimento das práticas de performance, mas também abre caminho para estudos futuros sobre expressão e análise musical.