Desarrollo de un método para la clasificación automática de archivos musicales usando la técnica bag of words

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dc.contributor.advisorCastillo Diestra, Carlos Enrique
dc.contributor.authorSánchez Enríquez, Heider Ysaías
dc.contributor.authorRodríguez Maysundo, Eduardo
dc.date.accessioned2/13/2019 12:33
dc.date.available2/13/2019 12:33
dc.date.issued2011
dc.descriptionMusic les have di erent features related to the sound, pitch and rhythm;_x000D_ besides considering the enormous variety of existing music, the need arises to_x000D_ classify and organize songs including criteria that are not common in conventional_x000D_ audio players. These classi cations are possible if we apply feature extraction to_x000D_ digital audio, so we can get a pattern, which has a characteristic good enough to_x000D_ be used to train a classi er model._x000D_ This project shows the development of a method to the automatic sorting of music_x000D_ les, which incorporates a media stage between feature extraction and classi er,_x000D_ using the technique Bag of Word. This technique tries to nd a distribution_x000D_ histogram of all feature vectors in a space of higher dimension, this histogram will_x000D_ be our standard features music le. For the classi cation and pattern recognition,_x000D_ we use the Support Vector Machines (SVM)._x000D_ Using this method, we obtained an accuracy of 80.65% applied to a 4500 pieces_x000D_ of music in MP3 formates_PE
dc.description.abstractLos archivos musicales presentan diversas caracter sticas relacionados al timbre,_x000D_ la tonalidad y la r tmica; adem as considerando la enorme variedad de m usica_x000D_ existente, surge la necesidad de poder clasi car y organizar las canciones incluyendo_x000D_ criterios no comunes en los reproductores de audio convencionales. Dichas_x000D_ clasi caciones son posibles si aplicamos la extracci on de caracter sticas a la se~nal_x000D_ digital del audio, de tal manera que podamos obtener un patr on lo su cientemente_x000D_ caracter stico que servir a para el entrenamiento de un modelo clasi cador._x000D_ El presente trabajo muestra el desarrollo de un m etodo para la clasi caci on autom_x000D_ atica de archivos musicales, que incorpora una fase medi atica entre la extracci_x000D_ on de caracter sticas y el clasi cador, utilizando la t ecnica Bag of Word. Esta_x000D_ t ecnica trata de hallar un histograma de distribuci on del conjunto de vectores de_x000D_ caracter sticas en un espacio de dimensi on mayor; este histograma ser a nuestro_x000D_ patr on de caracter sticas del archivo musical. Para la clasi caci on y reconocimiento_x000D_ de los patrones utilizamos las Maquinas de Soporte Vectorial (SVM)._x000D_ Usando el m etodo propuesto obtuvimos un acierto de 80.65% aplicados a una_x000D_ base de 4500 piezas musicales en formato MP3es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14414/11436
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_PE
dc.subjectClasificación automáticaes_PE
dc.subjectArchivos musicaleses_PE
dc.subjectBag of Wordses_PE
dc.titleDesarrollo de un método para la clasificación automática de archivos musicales usando la técnica bag of wordses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineInformáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Informáticoes_PE
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SANCHEZ ENRIQUEZ, Heider Ysaías - RODRIGUEZ MAYSUNDO, Eduardo.pdf
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