Software para reconocimiento automático de acordes en canciones
30 páginas
- Autores:
-
Pérez Horta, Nicolás
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
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- Acceso en línea:
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- Machine Learning
Acorde
Armonía
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- Rights
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- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2022
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Bonet Cruz, Isisc13b9a24cfe250e70b2062e9caa6400d600Pérez Horta, Nicolás209daeecec39d1e7924c903c867175402022-11-03T12:25:02Z2022-11-03T12:25:02Z2022https://repository.eia.edu.co/handle/11190/565730 páginasRESUMEN: En este trabajose plantea un modelo de Machine Learning para extraer informaciónmusicológica contenidaen los acordes de obrasmusicalesprocesadas. Posteriormente, se realiza la clasificación de esta información en 25 clases: 12 acordes mayores, 12 acordes menores y acorde no presente. El modelo propuesto está compuesto por capas de procesamiento Dense y Dropout, lo cual facilita una mayor velocidad de procesamiento.Para evaluar el desempeño del modelo, se utiliza como indicador la precisión, la cual es función de los valores positivos verdaderos y falsos positivos. Se usa como metodología de evaluaciónla validación cruzada de k-iteraciones.Los resultados obtenidos en esta evaluación muestran una precisión del 90.36% con un margen de error del 3.255%.Estos resultados se consideran aceptables dentro de la tarea de reconocimiento de acordes mayores –menores (MinMaj), teniendo en cuenta su velocidad de procesamiento y su ventana de tiempo a evaluarconstante.Además de esto, se implementa una aplicación web con nombre de Korder, que permite a sus usuarios clasificar diferentes canciones en formato mp3,obtener la información de sus acordes, y guardarla en la base dedatos creada para contar con una referencia futura sobre la información procesada y encontrada.PregradoIngeniero(a) de Sistemas y Computaciónapplication/pdfspaUniversidad EIAIngeniería de Sistemas y ComputaciónEscuela de Ingeniería y Ciencias BásicasEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2022https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Software para reconocimiento automático de acordes en cancionesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fMachine LearningAcordeArmoníaSoftwarePublicationORIGINALPerezNicolas_2022_SoftwareReconocimientoAcordes.pdfPerezNicolas_2022_SoftwareReconocimientoAcordes.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf477223https://repository.eia.edu.co/bitstreams/c5d16f0a-084a-4dab-bfdf-59afbe83c34f/download5329770d3ee1c4516b4c1515ce5915f9MD58LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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