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
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HMM
Armonía
Acorde Musical
Ingeniería
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- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
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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. 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