Muziek en computers zijn alomtegenwoordig in onze samenleving. Deze combinatie zorgt voor allerlei interessante toepassingen: denk maar aan de gepersonaliseerde suggesties van de muziekstreamingapp op je smartphone of artificiële intelligentie die zelf muziek componeert. Onder de motorkap van die toepassingen huizen gesofisticeerde computeralgoritmes. Dit doctoraat onderzoekt zo'n algoritmes, gefocust op muziek waarin de percussie sterk aanwezig is. Deze thesis bestaat uit twee delen. Het eerste deel onderzoekt een algoritme voor de automatische ontbinding van drumopnames. Deze bevatten vaak een verscheidenheid aan trommels en cymbalen, maar voor verschillende analytische en creatieve toepassingen zijn de deelopnames van elk instrument apart nodig. Het algoritme ontwikkeld in het eerste deel van dit doctoraat laat toe om een gezamelijke opname te ontbinden in zo'n deelopnames. Het tweede deel presenteert twee systemen die automatisch muziek bewerken tot nieuwe composities. Dit gebeurt voor drum'n'bass, een genre binnen de elektronische dansmuziek. Het eerste systeem is een automatische DJ die volledig autonoom DJ-mixes van hoge kwaliteit genereert. Het tweede systeem zet een audiofragment automatisch om van de ene stijl van drum'n'bass naar de andere. Deze systemen illustreren hoe creatieve toepassingen baat hebben bij muziekanalysealgoritmes en zo voor zowel de luisteraar als de artiest nieuwe manieren bieden om van muziek te genieten.