<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-05-05T20:05:40Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/27595" metadataPrefix="uketd_dc">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/27595</identifier><datestamp>2021-06-29T19:26:28Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_852</setSpec></header><metadata><uketd_dc:uketddc xmlns:uketd_dc="http://naca.central.cranfield.ac.uk/ethos-oai/2.0/" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:uketdterms="http://naca.central.cranfield.ac.uk/ethos-oai/terms/" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xsi:schemaLocation="http://naca.central.cranfield.ac.uk/ethos-oai/2.0/ http://naca.central.cranfield.ac.uk/ethos-oai/2.0/uketd_dc.xsd">
<dc:title>Descriptores para búsqueda de similitud en canciones</dc:title>
<dc:creator>Martínez Amor, David</dc:creator>
<uketdterms:advisor>Aja Fernández, Santiago</uketdterms:advisor>
<dcterms:abstract>En este trabajo se aborda el problema de la recomendación musical automática, basándonos únicamente en la señal de audio y sin ayudas externas como pueden ser etiquetas o filtros colaborativos. La idea es recomendar canciones similares a una dada, bien porque sean del mismo género o porque se parezcan musicalmente.&#xd;
Se presentan distintos descriptores acústicos y visuales que extraen información y características de la señal. Dada una base de datos musical heterogénea, elegimos canciones representativas de cada género, y creamos listas de recomendación para cada uno basadas en los distintos descriptores. Revisamos las listas y las valoramos usando un sistema de calificación, cuyo problema es su subjetividad, aun así, nos sirven para descartar descriptores.&#xd;
Al final, se consigue una base sólida de descriptores que logran buenos resultados por si solos. De manera combinada, podrían formar una buena base para un sistema de clasificación y recomendación automático.</dcterms:abstract>
<dcterms:issued>2017</dcterms:issued>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</dc:type>
<dc:language xsi:type="dcterms:ISO639-2">spa</dc:language>
<dcterms:isReferencedBy>http://uvadoc.uva.es/handle/10324/27595</dcterms:isReferencedBy>
<dcterms:license>https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/27595/5/license.txt</dcterms:license>
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<dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International</dc:rights>
<dc:subject>Música</dc:subject>
<dc:subject>Descriptor</dc:subject>
<dc:subject>Clasificación</dc:subject>
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