RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Descriptores para búsqueda de similitud en canciones
A1 Martínez Amor, David
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Música
K1 Descriptor
K1 Clasificación
AB 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.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.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.
YR 2017
FD 2017
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/27595
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/27595
LA spa
DS UVaDOC
RD 18-may-2024