Redes neuronales profundas en la transcripción automática de música

El problema de la transcripción automática de música consiste en convertir una pieza musical en forma de audio en lenguaje simbólico, como una partitura o un archivo MIDI de manera automática. En el presente trabajo se explora como el conjunto de datos de entrenamiento puede afectar el desempeño de...

Full description

Autores:
Flórez Pinillos, Christián David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55056
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/55056
Palabra clave:
Redes neuronales profundas
Transcripción automática de música
Lenguaje simbólico
Modelos de entrenamiento
MAPS
MAESTRO
Ingeniería
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
Description
Summary:El problema de la transcripción automática de música consiste en convertir una pieza musical en forma de audio en lenguaje simbólico, como una partitura o un archivo MIDI de manera automática. En el presente trabajo se explora como el conjunto de datos de entrenamiento puede afectar el desempeño de las redes neuronales profundas para abordar este problema, así como el impacto que pueden tener variaciones en la arquitectura de este tipo de modelos.