Analizador de Archivos Musicales

Características Principales

Herramientas avanzadas para el análisis musical computacional

Múltiples Formatos

Soporte completo para archivos KERN (.krn) y MusicXML (.musicxml) con análisis automático de metadatos

Base de Datos MongoDB

Almacenamiento en la nube con MongoDB Atlas para gestión eficiente de datos musicales y metadatos

Voice Leading Analysis

Análisis avanzado de conducción de voces con Voice Leading Quartets y detección de movimiento contrario

Conteo de Intervalos

Análisis automático de intervalos melódicos y armónicos con casos predefinidos y personalizables

Interfaz Gráfica

Aplicación de escritorio intuitiva desarrollada con Tkinter para facilidad de uso

Procesamiento Masivo

Análisis automático de múltiples archivos (Big Data) con resultados detallados y exportables

Funcionalidades Detalladas

Explore las capacidades completas del analizador musical

Gestión Completa de Datos Musicales

Inserción Automática: Carga masiva de archivos KERN y MusicXML con extracción automática de metadatos
Visualización Inteligente: Tablas interactivas con filtros personalizables por autor, título, formato y más
Eliminación Selectiva: Borrado seguro por tipo de archivo con confirmación
Hash Verification: Verificación de integridad de archivos mediante hashing MD5
Integración MuseScore: Apertura directa de partituras en MuseScore para visualización

gestión_datos.py

# Inserción automática de datos
def insertar_datos():
    analizarKern.llamarTabla()

# Visualización con filtros
def visualizar_datos():
    analizarKern.visualizarDatos()

# Eliminación por tipo
def eliminar_datos():
    analizarKern.eliminarDatos(tipo)

Análisis Musical Avanzado

Case 1: Análisis de sextas menores/mayores → octavas (6ªm/6ªM → 8ª)
Case 2: Análisis de terceras mayores → quintas perfectas (3ªM → 5ªJ)
Case 3: Análisis personalizado de voice leading
Voice Leading Quartets: Detección de movimiento contrario interno
Beat Strength Analysis: Análisis de fuerza métrica de las notas

Ejemplo de Análisis

Case 1: G4 → F♭4 | E5 → F♭5 ✓ Válido

Case 2: G4 → F♭4 | B4 → C♭5 ✓ Válido

Visualización y Reportes

Tablas Interactivas: Visualización de datos con ordenamiento y filtrado dinámico
Resultados de Análisis: Reportes detallados de conteo de intervalos
Integración MuseScore: Visualización directa de partituras
Exportación de Datos: Resultados exportables para análisis posterior
Big Data Results: Procesamiento y visualización de análisis masivos

Resultados de Análisis

Case 1

Case 2

Case 3

Demostración del Sistema

Vea cómo funciona el analizador en acción

Interfaz Principal

GUI

Base de datos de análisis de Kern

Insertar datos

Visualizar datos

Eliminar datos

Contar intervalos (casos)

Contar intervalos (Big data)

Análisis de Archivos

Automático

Bach_BWV-269.krn Procesando...

Beethoven_Op67.musicxml Completado

Landini_Primavera.krn Completado

Notas analizadas: 1,247

Intervalos encontrados: 342

Resultados de Voice Leading

Análisis

G4 → F♭4 E5 → F♭5

Contrary Motion ✓

C4 → D4 A4 → B4

Parallel Motion ✗

F4 → E4 D5 → C5

Similar Motion ✓

Instalación y Configuración

Comience a usar el analizador en minutos

Requisitos del Sistema

Python 3.8+

MongoDB Atlas

MuseScore 4

Tkinter

Clonar el Repositorio

git clone https://github.com/jfarboledao/polyphony-analysis
cd polyphony-analysis

Instalar Dependencias

pip install music21 pymongo

Configurar MuseScore

# Descargar e instalar MuseScore 4
# Windows: https://musescore.org/en/download
# La aplicación configurará automáticamente las rutas

Ejecutar la Aplicación

python main.py

Analizador de Archivos Musicales KERN & MusicXML