Transcripción automática de música basada en inteligencia artificial

Rojas Elmore, Sergio (2022). Transcripción automática de música basada en inteligencia artificial. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM), Madrid.

Description

Title: Transcripción automática de música basada en inteligencia artificial
Author/s:
  • Rojas Elmore, Sergio
Contributor/s:
  • Rodríguez Fernández, Víctor
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería de Computadores
Date: July 2022
Subjects:
Freetext Keywords: Inteligencia artificial; Música; MusicXML; Transformers
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

Full text

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Abstract

Para cualquier músico o persona nobel en el instrumento, puede resultarle complicada la tarea de encontrar una canción con una partitura sencilla de leer, ya sea porque la canción es poco conocida y no se encuentra en las grandes bibliotecas de internet, o por simple comodidad de no tener que descargar anteriormente el cifrado de una página de internet sin garantía de que el archivo se encuentre bien transcrita. Para mejorar y agilizar este proceso, una opción es apoyarse en la Inteligencia Artificial, ya que actualmente existen algoritmos para transcribir automáticamente los acordes de cualquier canción. Sin embargo, la mayoría de estos algoritmos están sólo al alcance de expertos en el área de la computación y de la IA, pero no de usuarios del sector musica. Es por ello que se vio la necesidad de desarrollar un automatismo que estableciese un puente entre la inteligencia artificial y las partituras musicales en formato electrónico, que basandose en un archivo en formato mp3, se obtenga por las principales aplicaciones de lectura de partituras. Esto acercaría la inteligencia artificial al ámbito musical y a usuarios que no están habituados a su uso. Abstract: For any musician or person nobel in the instrument, the task of finding a song with an easy to read score can be complicated, either because the song is little known and is not found in large internet libraries, or for the simple convenience of not having to previously download the encryption from an internet page with no guarantee that the file is well transcribed. To improve and speed up this process, one option is to rely on Artificial Intelligence, since there are currently algorithms to automatically transcribe the chords of any song. However, most of these algorithms are only available to experts in the area of computing and AI, but not to users in the music industry. This is why we saw the need to develop an automatism that would establish a bridge between artificial intelligence and music scores in electronic format, which, based on an mp3 file, would be obtained by the main score reading applications. This would bring artificial intelligence closer to the musical field and to users who are not accustomed to its use.

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Item ID: 71813
DC Identifier: https://oa.upm.es/71813/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:71813
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 27 Sep 2022 05:29
Last Modified: 27 Sep 2022 05:29
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