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https://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/11721| Título : | Software inteligente para el procesamiento musical de guitarra melódica aplicando una red neuronal supervisada. |
| Autor : | Palma Jaramillo, Mario Andrés Granda Veintimilla, Rodrigo Cornelio, Juan Guillermo Pinzón González |
| Palabras clave : | <DSP> <RED NEURONAL> <MULTILAYER PERCEPTRON> <TRANSFORMADA DE FOURIER> <INTELIGENCIA ARTIFICIAL> <ESCALAS MUSICALES> <CAPTURA DE AUDIO> <MATLAB> <GUITARRA> <BACK PROPAGATION> |
| Fecha de publicación : | 2015 |
| Resumen : | En los últimos años, la computación ha apuntado a desarrollar la Inteligencia Artificial (IA) tal como se la enunció en sus inicios, máquinas capaces de pensar como el ser humano. Un amplio campo de aplicación es la música debido a las herramientas, tanto de hardware como de software, que facilitan la captura y análisis de audio. La finalidad del presente trabajo es ayudar a la composición musical en guitara melódica por medio de una aplicación que captura el audio de la melodía tocada y luego de realizar el respectivo análisis de frecuencias por medio de una red neuronal supervisada, da al músico una respuesta acerca de la tonalidad de la pieza y la posible estructura que debe seguir para que dicha pieza musical sea agradable al oído, desde el punto de vista de la música occidental. En el desarrollo del software se aplicó la metodología XP adaptándola a las características propias del proyecto, específicamente el desarrollo de la red neuronal, donde se siguió el flujo de trabajo propuesto por los creadores del Neural Network Toolbox de Matlab. La aplicación se codificó utilizando la herramienta Matlab, debido a los toolboxes que ofrece tanto para el procesamiento de señales como para las redes neuronales, que facilitan la implementación de funciones de transferencia y algoritmos para el entrenamiento y aprendizaje de la red. La topología de la red neuronal es la de un Multilayer Perceptron y el dataset para el entrenamiento se lo elaboró con 180 piezas de música clásica. |
| Descripción : | In the last years, the computer has pointed to develop Artificial Intelligence (AI) as it was enunciated in its beginnings, machines that can think like humans. A wide field of application is the music, because the hardware and software tools facilitate the capture and audio analysis. The purpose of this work is to help the melodic guitar musical composition through an application that captures audio from the played melody, and, after making the respective frequency analysis through a supervised neural network, gives the musician an answer about the tone of the piece and the possible structure to follow, so this piece of music is pleasing to the ear, from the point of view of Western music. In the software development XP methodology was applied, adapting it to the characteristics of the project, specifically the development of the neural network, where the flow of work proposed by the creators of the Neural Network Toolbox of Matlab was followed. The application was coded using Matlab, because it’s offered toolboxes for signal processing and for the creation of neural networks, facilitate the implementation of transfer functions and algorithms for training and learning of the network. The architecture of the neural network is a Multilayer Perceptron and the dataset for training was developed with 180 pieces of classical music |
| URI : | http://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/11721 |
| Aparece en las colecciones: | TRABAJOS DE TITULACION AEIRNNR |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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