Examinando por Materia "Armonía"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Software para reconocimiento automático de acordes en canciones
    (Universidad EIA, 2022) Pérez Horta, Nicolás; Bonet Cruz, Isis
    RESUMEN: En este trabajose plantea un modelo de Machine Learning para extraer informaciónmusicológica contenidaen los acordes de obrasmusicalesprocesadas. Posteriormente, se realiza la clasificación de esta información en 25 clases: 12 acordes mayores, 12 acordes menores y acorde no presente. El modelo propuesto está compuesto por capas de procesamiento Dense y Dropout, lo cual facilita una mayor velocidad de procesamiento.Para evaluar el desempeño del modelo, se utiliza como indicador la precisión, la cual es función de los valores positivos verdaderos y falsos positivos. Se usa como metodología de evaluaciónla validación cruzada de k-iteraciones.Los resultados obtenidos en esta evaluación muestran una precisión del 90.36% con un margen de error del 3.255%.Estos resultados se consideran aceptables dentro de la tarea de reconocimiento de acordes mayores –menores (MinMaj), teniendo en cuenta su velocidad de procesamiento y su ventana de tiempo a evaluarconstante.Además de esto, se implementa una aplicación web con nombre de Korder, que permite a sus usuarios clasificar diferentes canciones en formato mp3,obtener la información de sus acordes, y guardarla en la base dedatos creada para contar con una referencia futura sobre la información procesada y encontrada.