Recuperación de la información musical por similitud usando redes neuronales

Descripción del Articulo

En los últimos años, la distribución de música digital en la web ha permitido a los usuarios acceder a grandes cantidades de información musical, con ello surge la necesidad de obtener esa información de manera eficaz y eficiente. En la actualidad, los sistemas de recuperación han ayudado a los usua...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Rojas Miguel, Jael Nora
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2012
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/145676
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/4471
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Redes neuronales
Computación
Procesamiento de señales digitales
Análisis espectral
Información
Sistemas de almacenamiento y recuperación
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
id RPUC_76288e5dbc8950c61f05d9861cdcbf08
oai_identifier_str oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/145676
network_acronym_str RPUC
network_name_str PUCP-Institucional
repository_id_str 2905
spelling Kong Moreno, Maynard JorgeRojas Miguel, Jael Nora2013-04-08T15:46:41Z2013-04-08T15:46:41Z20122013-04-08http://hdl.handle.net/20.500.12404/4471En los últimos años, la distribución de música digital en la web ha permitido a los usuarios acceder a grandes cantidades de información musical, con ello surge la necesidad de obtener esa información de manera eficaz y eficiente. En la actualidad, los sistemas de recuperación han ayudado a los usuarios a encontrar información basada en texto, pero esos modelos tradicionales no son adecuados si deseamos encontrar canciones que se parezcan en contenido de audio, de allí la necesidad de modelar e implementar métodos de recuperación basado en audio musical. En este estudio se describe un sistema que permite recuperar y clasificar canciones por similitud basado en contenido de audio musical. Se aplica un modelo de red neuronal a características de canciones. Primero se obtiene descriptores de canciones polifónicas en formato mp3 con características tales como: Análisis Espectral, Patrones de ritmo, Histograma de ritmo. Segundo, se realiza un análisis estadístico para seleccionar los descriptores válidos. Finalmente se ingresa a una red neuronal estos descriptores y se entrena. El objetivo de este trabajo es implementar el sistema y determinar, a partir de los resultados experimentales, la eficiencia de acierto o no para clasificar y recuperar contenido de audio musical por similitud.TesisspaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Redes neuronalesComputaciónProcesamiento de señales digitalesAnálisis espectralInformaciónSistemas de almacenamiento y recuperaciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00Recuperación de la información musical por similitud usando redes neuronalesinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesis de maestríareponame:PUCP-Institucionalinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPMaestro en Informática con mención en Ciencias de la ComputaciónMaestríaPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de PosgradoInformática con mención en Ciencias de la Computación06391106611087https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis20.500.14657/145676oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/1456762024-06-10 09:39:40.433http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessmetadata.onlyhttps://repositorio.pucp.edu.peRepositorio Institucional de la PUCPrepositorio@pucp.pe
dc.title.es_ES.fl_str_mv Recuperación de la información musical por similitud usando redes neuronales
title Recuperación de la información musical por similitud usando redes neuronales
spellingShingle Recuperación de la información musical por similitud usando redes neuronales
Rojas Miguel, Jael Nora
Redes neuronales
Computación
Procesamiento de señales digitales
Análisis espectral
Información
Sistemas de almacenamiento y recuperación
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
title_short Recuperación de la información musical por similitud usando redes neuronales
title_full Recuperación de la información musical por similitud usando redes neuronales
title_fullStr Recuperación de la información musical por similitud usando redes neuronales
title_full_unstemmed Recuperación de la información musical por similitud usando redes neuronales
title_sort Recuperación de la información musical por similitud usando redes neuronales
author Rojas Miguel, Jael Nora
author_facet Rojas Miguel, Jael Nora
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Kong Moreno, Maynard Jorge
dc.contributor.author.fl_str_mv Rojas Miguel, Jael Nora
dc.subject.es_ES.fl_str_mv Redes neuronales
Computación
Procesamiento de señales digitales
Análisis espectral
Información
Sistemas de almacenamiento y recuperación
topic Redes neuronales
Computación
Procesamiento de señales digitales
Análisis espectral
Información
Sistemas de almacenamiento y recuperación
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
dc.subject.ocde.es_ES.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
description En los últimos años, la distribución de música digital en la web ha permitido a los usuarios acceder a grandes cantidades de información musical, con ello surge la necesidad de obtener esa información de manera eficaz y eficiente. En la actualidad, los sistemas de recuperación han ayudado a los usuarios a encontrar información basada en texto, pero esos modelos tradicionales no son adecuados si deseamos encontrar canciones que se parezcan en contenido de audio, de allí la necesidad de modelar e implementar métodos de recuperación basado en audio musical. En este estudio se describe un sistema que permite recuperar y clasificar canciones por similitud basado en contenido de audio musical. Se aplica un modelo de red neuronal a características de canciones. Primero se obtiene descriptores de canciones polifónicas en formato mp3 con características tales como: Análisis Espectral, Patrones de ritmo, Histograma de ritmo. Segundo, se realiza un análisis estadístico para seleccionar los descriptores válidos. Finalmente se ingresa a una red neuronal estos descriptores y se entrena. El objetivo de este trabajo es implementar el sistema y determinar, a partir de los resultados experimentales, la eficiencia de acierto o no para clasificar y recuperar contenido de audio musical por similitud.
publishDate 2012
dc.date.created.es_ES.fl_str_mv 2012
dc.date.accessioned.es_ES.fl_str_mv 2013-04-08T15:46:41Z
dc.date.available.es_ES.fl_str_mv 2013-04-08T15:46:41Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2013-04-08
dc.type.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.other.none.fl_str_mv Tesis de maestría
format masterThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12404/4471
url http://hdl.handle.net/20.500.12404/4471
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv Pontificia Universidad Católica del Perú
dc.publisher.country.es_ES.fl_str_mv PE
dc.source.none.fl_str_mv reponame:PUCP-Institucional
instname:Pontificia Universidad Católica del Perú
instacron:PUCP
instname_str Pontificia Universidad Católica del Perú
instacron_str PUCP
institution PUCP
reponame_str PUCP-Institucional
collection PUCP-Institucional
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional de la PUCP
repository.mail.fl_str_mv repositorio@pucp.pe
_version_ 1835638957654671360
score 14.000597
Recuperación de la información musical por similitud usando redes neuronales
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares