Clasificación de acordes con redes neuronales
El presente trabajo propone el uso de redes neuronales supervisadas y no supervisadas para el reconocimiento de acordes musicales. Partiendo de una porci ón de un archivo de audio, se espera hallar cu ál es el acorde que corresponde al mismo. A partir de un preprocesamiento del mismo, utilizando tr...
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| Autores principales: | , , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2016
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/58178 http://45jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/EST-1692.pdf |
| Aporte de: |
| Sumario: | El presente trabajo propone el uso de redes neuronales supervisadas y no supervisadas para el reconocimiento de acordes musicales.
Partiendo de una porci ón de un archivo de audio, se espera hallar cu ál es el acorde que corresponde al mismo. A partir de un preprocesamiento del mismo, utilizando transformada de Fourier y Pitch Class Pro le, se generan los conjuntos de datos a clasi ficar, siendo crí ticos en la clasificación los errores por ambig uedades y ruido ambiental que alteran la interpretación de los datos. Los m étodos empleados consisten en clasifi car a partir de grupos conocidos y bien de finidos, utilizando redes neuronales supervisadas mientras, o bien, realizando un agrupamiento de los datos seg un caracter ísticas similares mediante mapas autoorganizados.
Se espera que ambos m étodos logren agrupar los datos en las categorí as correspondientes y minimizar, en lo posible, los errores de clasifi caci ón. |
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