eprintid: 56029
rev_number: 15
eprint_status: archive
userid: 2047
dir: disk0/00/05/60/29
datestamp: 2019-08-08 08:37:32
lastmod: 2022-06-01 12:50:32
status_changed: 2022-06-01 12:50:32
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Blázquez de la Torre, Arántzazu
contributors_name: Maravall Gómez-Allende, Darío
contributors_name: Molina González, Martín
contributors_id: martin.molina@upm.es
contributors_orcid: 0000-0002-3649-9689
contributors_orcid: 0000-0001-7145-1974
title: Reconocimiento de emociones musicales y generación de un dataset de etiquetado categórico
ispublished: unpub
subjects: arte
subjects: informatica
abstract: El reconocimiento de emociones musicales, conocido como MER por sus siglas en inglés (Music Emotion Recognition), ha ido tomando cada vez más importancia, sobre todo con el crecimiento de las plataformas online de música. El hecho de disponer de millones de canciones en la nube hace necesario la aplicación de métodos y algoritmos de ordenación, clasificación y recuperación de información. Uno de los criterios utilizados para ello es el de la emoción emitida por una canción, si bien el MER tiene otras muchas más aplicaciones que la de recomendación de música. En el presente trabajo se hace una introducción sobre los conceptos básicos de música y emociones, un estado del arte de las técnicas aplicadas hasta el momento y una aplicación práctica a un dataset con fragmentos de canciones de bandas sonoras, el cual se ha ido mejorando en cada paso del estudio hasta encontrar las etiquetas y los atributos que proporcionaran valores óptimos.---ABSTRACT---Music Emotion Recognition (MER) has been receiving an increasing attention, mainly due to the online music platforms. Having stored millions and millions of songs requires of a collection of algorithms to order, classify and retrieve that information. One of the criteria used for this is emotion, although this not being the only application of MER. The present work makes an introduction to the world of music and emotions, reviews the state of the art papers being written on MER and includes a research study based on a soundtracks datasets to which continuous improvement is applied based ont he results of different classifiers.
date: 2019
date_type: completed
full_text_status: public
pages: 122
institution: ETSI_Informatica
department: Inteligencia_Artificial
thesis_type: masters
rights: by-nc-nd
master_title: Inteligencia Artificial
citation:    Blázquez de la Torre, Arántzazu  (2019).  Reconocimiento de emociones musicales y generación de un dataset de etiquetado categórico.  Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM) <https://oa.upm.es/view/institution/ETSI=5FInformatica/>.    
document_url: https://oa.upm.es/56029/1/TFM_ARANTZAZU_BLAZQUEZ_DE_LA_TORRE.pdf