Trabajo Fin de Grado
Software para identificación de música
Autor/es | Montero Jiménez, Valentín |
Director | Cerquides Bueno, José Ramón |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones |
Fecha de publicación | 2020 |
Fecha de depósito | 2021-01-22 |
Titulación | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación |
Resumen | El objetivo de este trabajo es la recreación del algoritmo de Shazam en el lenguaje matemático MATLAB,
así como el estudio de su robustez y comparación con otras técnicas. Para ello, profundizaremos en el
desarrollo de ... El objetivo de este trabajo es la recreación del algoritmo de Shazam en el lenguaje matemático MATLAB, así como el estudio de su robustez y comparación con otras técnicas. Para ello, profundizaremos en el desarrollo de los frameworks que tienen como base la identificación a partir de audio fingerprints extraídas de las características relevantes de las señales. El análisis del algoritmo lo divideremos en dos fases: en la primera trabajaremos en la extracción de fingeprints, englobando de esta forma todo tratamiento previo que reciben las señales de audio y su obtención a partir del espectro, para posteriormente, en la segunda fase, poder realizar la identificación del fragmento de audio. Posteriormente, valoraremos las posibles modificaciones que resultan prácticas en un mundo tecnológico, donde la fiabilidad no es suficiente si no va acompañada de una velocidad y eficiencia acordes a ella. Además, estudiaremos la variación de parámetros hacia la obtención de unos resultados óptimos para que la aplicación sea reproducible en cualquier dispositivo móvil. Con el objetivo de justificar el uso de las técnicas utilizadas para el desarrollo del algoritmo, dedicamos un capítulo al procesamiento de señales, siendo el foco la Transformada de Fourier y su aplicación en el cálculo del espectrograma, para así poder concluir con una serie de demostraciones experimentales que respalden las conclusiones obtenidas. The aim of this work is to recreate Shazam’s algorithm in the mathematical language MATLAB, as well as study its strength and comparison with other techniques. In order to do so, we will deepen the development of the ... The aim of this work is to recreate Shazam’s algorithm in the mathematical language MATLAB, as well as study its strength and comparison with other techniques. In order to do so, we will deepen the development of the frameworks, which are based on the identification from audio fingerprints taken/extracted from the relevant characteristics of the signals. The analysis of the algorithm will be separated in two phases: in the first phase we will work on the extraction of fingeprints, thus covering all previous treatment that the audio signals receive and their obtention from the spectrum, and later, in the second phase, we will be able to identify the audio fragment. Afterwards, we will evaluate the possible modifications that are useful in a technological world, where reliability is not enough if it is not accompanied by a speed and efficiency according to it. In addition, we will study the variation of parameters towards obtaining optimal results so that the application is reproducible in any mobile device. In order to justify the use of the techniques used for the development of the algorithm, we dedicate a chapter to signal processing, being the focus the Fourier Transform and its application in the calculation of the spectrogram, to be able to conclude with a series of experimental demonstrations that support the conclusions obtained. |
Cita | Montero Jiménez, V. (2020). Software para identificación de música. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
Ficheros | Tamaño | Formato | Ver | Descripción |
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TFG-3014-MONTERO JIMENEZ.pdf | 2.717Mb | [PDF] | Ver/ | |