Identificación de versiones musicales utilizando aprendizaje maquinal

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Profesora: Fabiola Margarita Martínez Licona

Resumen: La intersección entre la música, el aprendizaje maquinal y el procesamiento de señales ha permitido abordar un amplio rango de tareas entre las que se pueden mencionar identificación automática de melodías, acordes, instrumentos, tiempos, estructuras a largo plazo, género, artista, etc. Con respecto a la extracción de características, pueden aplicarse los más diversos métodos de análisis de señales a elementos como la melodía, el ritmo y el timbre; técnicas para el análisis del pitch, representaciones tiempo-frecuencia, espectrogramas en frecuencia logarítmica, representaciones de octavas de notas en tiempo y frecuencia, seguimiento del ritmo, etc., han sido probadas con relativo éxito para el análisis de piezas musicales.

La descomposición de una pieza musical compleja en los diferentes componentes puede ser un paso de preprocesamiento muy importante para un gran número de aplicaciones. En el caso de la identificación de versiones de música, también llamadas covers, esta tarea tradicionalmente se ha resuelto mediante el análisis del contenido tonal de la pieza musical. Uno de los problemas con que se enfrenta la identificación de covers musicales es la cantidad de información que debe ser analizada, se han reportado trabajos alrededor de esta tarea en bases de datos relativamente pequeñas de algunos miles de canciones. En algunos trabajos se han aplicado modelos basados en “huellas digitales” a una base de datos grande (un millón de canciones) para la identificación de canciones con un resultado por arriba del 70% de reconocimiento correcto; para esta tarea se puede pensar en separar la melodía principal y el acompañamiento para realizar la identificación de manera independiente y explorar las arquitecturas que presentan las técnicas de aprendizaje profundo. En este proyecto se aplicarán métodos de aprendizaje maquinal para la identificación de versiones o covers de piezas musicales.

Objetivo general

  • Desarrollar un sistema de identificación de versiones musicales aplicando técnicas de aprendizaje maquinal.

Objetivos específicos

  • Seleccionar los componentes que permitan la separación de melodía principal y acompañamiento para el análisis de piezas musicales.
  • Definir la arquitectura de aprendizaje maquinal para el reconocimiento e implementarla.
  • Realizar una primera etapa de pruebas del sistema de reconocimiento para ajustar los parámetros que lo requieran.
  • Realizar los ajustes del sistema de reconocimiento, realizar las pruebas finales y evaluar su rendimiento.

Última actualización: June 2, 2016 at 17:24 pm

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