Reconocimiento automático de emociones en la música utilizando aprendizaje máquina

Abstract

La Inteligencia Artificial, una tecnología muy actual, está respondiendo a necesidades y avances, como sucede en el mundo de la medicina y de la automoción. Existen proyectos y estudios para lograr la detección del cáncer a través del procesamiento de imágenes con el Deep Learning o conseguir llegar a la conducción autónoma de un vehículo. Trasladándonos a algo más cotidiano, junto a estas capacidades, la Inteligencia Artificial está siendo usada por plataformas de música para recomendar música o hacer listas de reproducción de forma automática y personalizada. Con estas evidencias como respaldo, en el presente trabajo se quiere demostrar la facultad de un algoritmo de detectar algo tan subjetivo como son las emociones o sentimientos en la música. Requerirá de un entrenamiento de datos procesados y preparados, y un análisis de las distintas posibilidades de modelos para encontrar el más eficaz. Gracias a la forma que tienen de funcionar los algoritmos de Machine Learning, no serán necesarias miles y miles de canciones para que el algoritmo pueda clasificarlas y relacionarlas con el sentimiento que despierta en las personas,si no que basándose en características comunes que él aprende en el proceso de entrenamiento hará esa clasificación como si de cualquiera de nosotros se tratara, y sabremos que emoción está asociada a un tipo de música. Con el amplio abanico de posibilidades que presentan los modelos de Machine Learning y Deep Learning, se tomarán las Redes Neuronales como centro del trabajo. Serán necesarias varias combinaciones de las mismas y pruebas hasta dar con un modelo óptimo.

Artificial Intelligence, a very current technology, is responding to needs and advances, as is happening in the world of medicine and the automotive industry. There are projects and studies to achieve cancer detection through image processing with Deep Learning or to achieve autonomous driving of a vehicle. Moving on to something more everyday, along with these capabilities, Artificial Intelligence is being used by music platforms to recommend music or make playlists in an automatic and personalised way. With this evidence as support, this work aims to demonstrate the ability of an algorithm to detect something as subjective as emotions or feelings in music. This will require a training of processed and prepared data, and an analysis of the different possibilities of models to find the most effective one. Thanks to the functioning of Machine Learning algorithms, thousands and thousands of songs will not be necessary for the algorithm to classify them and relate them to the feelings they arouse in people, but rather, based on common characteristics that it learns in the training process, it will classify them as if it were any of us, and we will know what emotion is associated with a type of music. With the wide range of possibilities presented by Machine Learning and Deep Learning models, Neural Networks will be the focus of the work. Several combinations and tests will be necessary until an optimal model is found.