Trabajo Fin de Grado
Clasificación de géneros musicales mediante técnicas de aprendizaje automático
Autor/es | Pérez Fernández, Miguel |
Director | Sarmiento Vega, María Auxiliadora
Fondón García, Irene |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones |
Fecha de publicación | 2018 |
Fecha de depósito | 2019-04-11 |
Titulación | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de las Telecomunicaciones |
Resumen | La música ha formado parte fundamental de la humanidad desde el inicio de sus tiempos, tanto como por
simple ocio, como ejercicio artístico e intelectual y como cohesión para vínculos sociales. Conforme
los tiempos ... La música ha formado parte fundamental de la humanidad desde el inicio de sus tiempos, tanto como por simple ocio, como ejercicio artístico e intelectual y como cohesión para vínculos sociales. Conforme los tiempos avanzaron así lo hicieron las las tecnologías y la forma en la que la gente se relacionaba con los elementos que ya había presente con anterioridad a estas. La capacidad de alcance de música que en principio pertenecían a una región ahora se había multiplicado, y no solo eso, también aumentó la facilidad con la que puede consumirse música con elementos como Spotify, Deezer, Shazam. . . No obstante cómo funciona exactamente la música y que procesos cognitivos suceden en el cerebro mientras la escuchamos (o recordamos) sigue siendo un misterio. Tanto es así que existen incluso organizaciones y "challenges" como el MIREX que se dedican a promover su investigación desde un punto de vista ingenieril. Una de las tareas que suscita mas interés es la de clasificación de los géneros musicales, el qué es lo que ayuda a definir cada forma de música. Aquí nos centraremos en 5 géneros en entorno a la música latina: Salsa, Bachata, Reggaeton, Merengue y Chachachá. |
Cita | Pérez Fernández, M. (2018). Clasificación de géneros musicales mediante técnicas de aprendizaje automático. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
Ficheros | Tamaño | Formato | Ver | Descripción |
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TFG-2050-PEREZ.pdf | 3.815Mb | [PDF] | Ver/ | |