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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/22291 Cómo citar
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorRocamora, Martín-
dc.contributor.advisorBermolen, Paola-
dc.contributor.authorMarenco, Bernardo-
dc.date.accessioned2019-11-11T16:38:36Z-
dc.date.available2019-11-11T16:38:36Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationMarenco, B. Reconocimiento de patrones rítmicos en señales de audio [en línea] Tesis de maestría. Montevideo : Udelar. FI. IMERL, 2019es
dc.identifier.issn1688-2792-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12008/22291-
dc.description.abstractEn este trabajo se presenta una metodología para el reconocimiento automático de patrones rítmicos en señales de audio, usando cadenas ocultas de Markov como herramienta de clasificación. Los experimentos reportados se concentran en el ritmo del candombe, en particular en los patrones rítmicos de los tambores repique y piano. En el caso del repique, se busca identificar en el audio algunos patrones rítmicos, propuestos por Luis Jure en su trabajo “Principios generativos del toque de repique del candombe”. La implementación de la metodología utiliza audio sintético para el entrenamiento de las cadenas ocultas, y los resultados obtenidos en el reconocimiento son muy buenos si el audio que se quiere clasificar es también sintético, obteniendo más del 90 % de acierto en la clasificación. Si se usa audio sintético para entrenar y grabaciones reales para clasificar, el desempeño cae drásticamente, siendo menor a 10 % en las pruebas realizadas. Se discuten algunas alternativas para mejorar la clasificación en ese caso, una de las cuales es implementada. Aún así, la clasificación de audios reales no mejora demasiado, resultando apenas superior al 10 %. Para el tambor piano, el problema es identificar en el audio qué compases se corresponden con su patrón más típico (referido usualmente como base de piano) y cuáles no (lo que se conoce como piano repicado). En este caso, tanto el entrenamiento como la evaluación de desempeño se realizan con grabaciones reales, y en ese caso se logra un buen porcentaje en la clasificación (superior al 80 % en todas las pruebas realizadas).es
dc.format.extent105 p.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isoeses
dc.publisherUdelar.FIes
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.subjectProcesamiento de audioes
dc.subjectCadenas ocultas de Markoves
dc.subjectCandombees
dc.subjectMIRes
dc.subjectPatrones rítmicoses
dc.subject.otherPROCESOS DE MARKOVes
dc.subject.otherPROCESAMIENTO DE LA SEÑALes
dc.subject.otherINSTRUMENTOS MUSICALESes
dc.titleReconocimiento de patrones rítmicos en señales de audioes
dc.typeTesis de maestríaes
dc.contributor.filiacionMarenco Bernardo, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
thesis.degree.grantorUniversidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingenieríaes
thesis.degree.nameMagíster en Ingeniería (Ingeniería Matemática)es
dc.rights.licenceLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)es
Aparece en las colecciones: Tesis de Posgrado - Facultad de Ingeniería

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