Objeto de conferencia
Clasificación de acordes con redes neuronales
Registro en:
issn:2451-7615
Autor
Russo, Rodrigo
Oliva, Andrés
Passoni, Lucía Isabel
Dai Pra, Ana Lucía
Meschino, Gustavo
Institución
Resumen
El presente trabajo propone el uso de redes neuronales supervisadas y no supervisadas para el reconocimiento de acordes musicales.
Partiendo de una porci ón de un archivo de audio, se espera hallar cu ál es el acorde que corresponde al mismo. A partir de un preprocesamiento del mismo, utilizando transformada de Fourier y Pitch Class Pro le, se generan los conjuntos de datos a clasi ficar, siendo crí ticos en la clasificación los errores por ambig uedades y ruido ambiental que alteran la interpretación de los datos. Los m étodos empleados consisten en clasifi car a partir de grupos conocidos y bien de finidos, utilizando redes neuronales supervisadas mientras, o bien, realizando un agrupamiento de los datos seg un caracter ísticas similares mediante mapas autoorganizados.
Se espera que ambos m étodos logren agrupar los datos en las categorí as correspondientes y minimizar, en lo posible, los errores de clasifi caci ón. Trabajos de Cátedra Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO)