Publicación:
Uso de algoritmos de machine learning en la clasificación de géneros musicales de pistas de audio.

dc.contributor.authorContreras Godoy, Saúl Efrain
dc.date.accessioned2023-09-06T17:07:57Z
dc.date.available2023-09-06T17:07:57Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionTesis. Licenciatura en Ingeniería en Ciencias de la Computación y Tecnologías de la Información. Facultad de Ingeniería (86 p.).en_US
dc.description.abstractLa clasificación de géneros musicales automatizada es un problema que requiere el uso de inteligencia artificial. La solución de esta problemática será útil para el emparejamiento de roles en la industria musical, a través de los géneros musicales correspondientes. Las redes neuronales son consideradas como la mejor solución para poder afrontar este problema. Cuatro tipos de redes neuronales son propuestas como solución a esta problemática: Una red neuronal feed-forward que obtuvo un 26.12% de efectividad, una Red convolucional neuronal Le-Net con un 72.30% de efectividad, una red convolucional neuronal con una capa LSTM que tiene una efectividad del 74.67 %, una red convolucional neuronal con MaxPooling que obtuvo la mayor efectividad, siendo 77.04 %. Se construyó una plataforma en donde se pueden encontrar todos los modelos construidos en esta investigación. (A)en_US
dc.identifier.urihttps://repositorio.uvg.edu.gt/handle/123456789/4726
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad del Valle de Guatemalaen_US
dc.subjectAprendizaje automático (inteligencia artificial)en_US
dc.subjectAlgoritmoen_US
dc.titleUso de algoritmos de machine learning en la clasificación de géneros musicales de pistas de audio.en_US
dc.typePublic Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

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