Identificación automática de acordes musicales utilizando Machine Learning
Diseño e implementación de una aplicación basada en Machine learning capaz de reconocer acordes musicales.
- Autores:
-
Montaño Díaz, Víctor Santiago
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/58871
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/58871
- Palabra clave:
- Machine learning
Cromagramas
CNN
HMM
Armonía
Acorde Musical
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| id |
UNIANDES2_e182fe31d556f2744edcdc5d6d43b5f8 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/58871 |
| network_acronym_str |
UNIANDES2 |
| network_name_str |
Séneca: repositorio Uniandes |
| repository_id_str |
|
| dc.title.none.fl_str_mv |
Identificación automática de acordes musicales utilizando Machine Learning |
| title |
Identificación automática de acordes musicales utilizando Machine Learning |
| spellingShingle |
Identificación automática de acordes musicales utilizando Machine Learning Machine learning Cromagramas CNN HMM Armonía Acorde Musical Ingeniería |
| title_short |
Identificación automática de acordes musicales utilizando Machine Learning |
| title_full |
Identificación automática de acordes musicales utilizando Machine Learning |
| title_fullStr |
Identificación automática de acordes musicales utilizando Machine Learning |
| title_full_unstemmed |
Identificación automática de acordes musicales utilizando Machine Learning |
| title_sort |
Identificación automática de acordes musicales utilizando Machine Learning |
| dc.creator.fl_str_mv |
Montaño Díaz, Víctor Santiago |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
García Cárdenas, Juan José Lozano Martínez, Fernando Enrique |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Montaño Díaz, Víctor Santiago |
| dc.contributor.jury.none.fl_str_mv |
Giraldo Trujillo, Luis Felipe |
| dc.subject.keyword.none.fl_str_mv |
Machine learning Cromagramas CNN HMM Armonía Acorde Musical |
| topic |
Machine learning Cromagramas CNN HMM Armonía Acorde Musical Ingeniería |
| dc.subject.themes.es_CO.fl_str_mv |
Ingeniería |
| description |
Diseño e implementación de una aplicación basada en Machine learning capaz de reconocer acordes musicales. |
| publishDate |
2022 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2022-07-15T21:14:44Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2022-07-15T21:14:44Z |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2022 |
| dc.type.es_CO.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
| dc.type.driver.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.version.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.content.es_CO.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.redcol.none.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| status_str |
acceptedVersion |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/1992/58871 |
| dc.identifier.instname.es_CO.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes |
| dc.identifier.reponame.es_CO.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Séneca |
| dc.identifier.repourl.es_CO.fl_str_mv |
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| url |
http://hdl.handle.net/1992/58871 |
| identifier_str_mv |
instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.references.es_CO.fl_str_mv |
Goodfellow, I., Bengio, Y., and Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Bosch A. (2011) Hidden Markov Models. In: Sammut C., Webb G.I. (eds) Encyclopedia of Machine Learning. Springer, Boston, MA. Belkin A. (2003) General Principles of Harmony Muller M. (2015) Feature Design (Chroma, CENS). |
| dc.rights.license.spa.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.es_CO.fl_str_mv |
8 páginas |
| dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.es_CO.fl_str_mv |
Universidad de los Andes |
| dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv |
Ingeniería Electrónica |
| dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería |
| dc.publisher.department.es_CO.fl_str_mv |
Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica |
| institution |
Universidad de los Andes |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/049795a4-c7c7-49fd-9e4e-3c7dfe79a471/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3651b7b2-3347-43f8-9121-4c1f320f3ad7/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/b38a56ae-49ed-4500-96e2-7677e4429cd6/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/e8fa94d8-89e1-4e17-9626-1eda99589ae3/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/842d643a-4312-4bc2-a72f-089a61ee4454/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4aa2a339-80cc-44dd-a919-5f50a9eaac30/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4f5995c8-c5aa-44c5-90e3-4f99d82bac1c/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/5334e1a5-3be8-406a-afa2-91101ad3037d/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
54c4c072ebea58d1518dd1551be1ad76 08109bbbe680ed3a1b279a161a55b287 afc72c008fad39cfd1ba55c5e8cc5c04 4491fe1afb58beaaef41a73cf7ff2e27 74801d8b762ddc5f35ed8a69e79df481 2edffd89bdf03ded114ddaacb115b647 5aa5c691a1ffe97abd12c2966efcb8d6 24013099e9e6abb1575dc6ce0855efd5 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio institucional Séneca |
| repository.mail.fl_str_mv |
adminrepositorio@uniandes.edu.co |
| _version_ |
1808390489803587584 |
| spelling |
Atribución-NoComercial 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2García Cárdenas, Juan Joséa91ca8f4-3b50-4f6d-806b-3cb2fb4ce8db600Lozano Martínez, Fernando Enriquevirtual::16496-1Montaño Díaz, Víctor Santiagoee0dd79f-32af-4070-8566-021e5bc6b986600Giraldo Trujillo, Luis Felipe2022-07-15T21:14:44Z2022-07-15T21:14:44Z2022http://hdl.handle.net/1992/58871instname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/Diseño e implementación de una aplicación basada en Machine learning capaz de reconocer acordes musicales.Entre las distintas aproximaciones de la inteligencia artificial, una de las mas populares es Machine learning, esto se debe a la gran cantidad de problemas que pueden ser resueltos con esta aproximación. Entre las aplicaciones de Machine learning una de las mas recientes es el uso de las CNNs para el análisis de sonido, esto se debe a que el sonido con un buen procesamiento se puede transformar en datos que este tipo de redes es capaz de reconocer. En este proyecto se muestra el uso de estas redes en conjunto con otras técnicas en el análisis musical. Mostrando los resultados obtenidos para una aplicacion basada en machine learning capaz de reconocer acordes musicales. Se muestran los procedimientos realizados para el preprocesamiento y limpieza de datos, el entrenamiento y validación de los modelos, y finalmente la implementacion de los modelos en una interfaz funcional capaz de recibir y extraer los acordes musicales de cualquier canción de entrada.Ingeniero ElectrónicoPregrado8 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería ElectrónicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaIdentificación automática de acordes musicales utilizando Machine LearningTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMachine learningCromagramasCNNHMMArmoníaAcorde MusicalIngenieríaGoodfellow, I., Bengio, Y., and Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.Bosch A. (2011) Hidden Markov Models. In: Sammut C., Webb G.I. (eds) Encyclopedia of Machine Learning. Springer, Boston, MA.Belkin A. (2003) General Principles of HarmonyMuller M. (2015) Feature Design (Chroma, CENS).201816769Publicationedd81d8c-e0b9-4c1f-bf04-eed0e12e755dvirtual::16496-1edd81d8c-e0b9-4c1f-bf04-eed0e12e755dvirtual::16496-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000025550virtual::16496-1THUMBNAILProyectoDeGradoMontañoDiaz.pdf.jpgProyectoDeGradoMontañoDiaz.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg25718https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/049795a4-c7c7-49fd-9e4e-3c7dfe79a471/download54c4c072ebea58d1518dd1551be1ad76MD56FomatoDeAutorizacionMontan¿oDiaz.pdf.jpgFomatoDeAutorizacionMontan¿oDiaz.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg16909https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3651b7b2-3347-43f8-9121-4c1f320f3ad7/download08109bbbe680ed3a1b279a161a55b287MD58TEXTProyectoDeGradoMontañoDiaz.pdf.txtProyectoDeGradoMontañoDiaz.pdf.txtExtracted texttext/plain23774https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/b38a56ae-49ed-4500-96e2-7677e4429cd6/downloadafc72c008fad39cfd1ba55c5e8cc5c04MD55FomatoDeAutorizacionMontan¿oDiaz.pdf.txtFomatoDeAutorizacionMontan¿oDiaz.pdf.txtExtracted texttext/plain1163https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/e8fa94d8-89e1-4e17-9626-1eda99589ae3/download4491fe1afb58beaaef41a73cf7ff2e27MD57ORIGINALProyectoDeGradoMontañoDiaz.pdfProyectoDeGradoMontañoDiaz.pdfDocumento proyecto de gradoapplication/pdf1663038https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/842d643a-4312-4bc2-a72f-089a61ee4454/download74801d8b762ddc5f35ed8a69e79df481MD54FomatoDeAutorizacionMontan¿oDiaz.pdfFomatoDeAutorizacionMontan¿oDiaz.pdfHIDEapplication/pdf214513https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4aa2a339-80cc-44dd-a919-5f50a9eaac30/download2edffd89bdf03ded114ddaacb115b647MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81810https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4f5995c8-c5aa-44c5-90e3-4f99d82bac1c/download5aa5c691a1ffe97abd12c2966efcb8d6MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8914https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/5334e1a5-3be8-406a-afa2-91101ad3037d/download24013099e9e6abb1575dc6ce0855efd5MD521992/58871oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/588712024-03-13 15:44:35.627http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.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 |