Publication: Análisis de características relevantes en la emotividad de las canciones mediante aprendizaje máquina
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Publication date
2015-10
Defense date
2015-10-30
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Abstract
El objetivo del presente proyecto fin de carrera es la identificación de las características musicales y sonoras que influyen en la emotividad alegre o triste de una canción. Para ello, se utilizan técnicas automáticas de extracción de características musicales, basadas en la teoría de Recuperación de Información Musical, e implementación de modelos lineales de clasificación.
El trabajo abarca las fases de diseño, programación en lenguaje MATLAB, simulación y experimentos para el aprendizaje supervisado de una Máquina de Soporte Vectorial.
The purpose of this final project is the identification of the musical and sound features that influences the happy or sad emotionality of a song. To do this, automatic techniques for music features extraction, based on the theory of Music Information Retrieval, and classification linear models implementation are used. The work covers the design, MATLAB language programming, and simulation and experiments for a Support Vector Machine supervised learning phases.
The purpose of this final project is the identification of the musical and sound features that influences the happy or sad emotionality of a song. To do this, automatic techniques for music features extraction, based on the theory of Music Information Retrieval, and classification linear models implementation are used. The work covers the design, MATLAB language programming, and simulation and experiments for a Support Vector Machine supervised learning phases.
Description
Keywords
Recuperación de la información, Inteligencia artificial, Máquinas de Soporte Vectorial