Clasificación de acordes con redes neuronales

Autores
Russo, Rodrigo; Oliva, Andrés; Passoni, Lucía Isabel; Dai Pra, Ana Lucía; Meschino, Gustavo
Año de publicación
2016
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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.
Trabajos de Cátedra
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO)
Materia
Ciencias Informáticas
mapas autoorganizados
Redes Neurales (Computación)
acordes musicales
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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