Tutkimuksessani testaan olemassa olevien menetelmien luotettavuutta melodiatoisintojen haussa laajoista sävelmätietokannoista sekä kehitän näitä menetelmiä edelleen kognitiivisen musiikkitieteen tarjoamilla työkaluilla. Tietokoneavusteisten hakumenetelmien kehittäminen on tärkeää, jotta alati kasvavia digitaalisia musiikkikokoelmia voidaan hallita.

Väitöskirjani koostuu viidestä artikkelista, joissa käsittelen erilaisten aineistojen soveltuvuutta tiedonhakumenetelmien evaluointiin, kehitän musiikkitiedonhakua tukevia algoritmisia musiikin analyysimenetelmiä (sävellajin tunnistus, segmentointi, muuntumisen todennäköisyyden arviointi melodian eri kohdissa) ja testaan voidaanko näitä analyysimenetelmiä hyödyntämällä parantaa melodiahakujen luotettavuutta. Tutkimukseni on tarkoitus palvella olemassaolevien digitaalisten musiikkiaineistojen tiedonhakua, jotta suomalainen musiikintutkimus saisi mahdollisimman suuren hyödyn yhteiskunnan panostuksista digitointiin.

Melodiseen samankaltaisuuteen perustuvien hakumenetelmien käyttö on erityisen relevanttia kansanmusiikkiaineistoilla, sillä ne sisältävät tyypillisesti sävelmistä useita erilaisia toisintoja. Luotettavien hakumenetelmien avulla on mahdollista tutkia esimerkiksi sävelmien levinneisyyttä tai muuntumista. Levinneisyys kertoo suomalaisen musiikin ja sen keruun historiasta, sävelmien muuntuminen taas on mielenkiintoinen kysymys niin kognitiivisen musiikkitieteen kuin ammattimaisten kansanmuusikkojen näkökulmasta.