Abstract:
Este estudio presenta una técnica para la identificación de un cantante en una
grabación musical. En este trabajo se presenta un algoritmo ya usado anteriormente,
el cual se busca implementar. Se seleccionará un solo algoritmo, en base a trabajos
realizados anteriormente por otros expertos; y sobre este mismo algoritmo se buscará
saber si es más adecuado para cierto género musical o no existe tal relación. La
validación de esta hipótesis se confirmará a través de evaluaciones que se harán con
diferentes pistas musicales de diferentes géneros pero con el mismo intérprete.
El reconocimiento de cantantes es aún un tema que no se ha resuelto al 100%:
no existe un algoritmo ya pre-establecido que no cometa ningún error. Esto se debe a
muchos problemas que se tienen con la homogenización del proceso: No es lo mismo
analizar un archivo .mp3 con un bitrate de 240kbps que un .wav y un bitrate de
320kbps. Además, los instrumentos que acompañan una canción no pueden ser
filtrados para ser eliminados del todo y quedarse únicamente con la voz, para
posteriormente compararla y reconocerla. Además, al mismo algoritmo se le pueden
hacer diferentes parametrizaciones, que tienen como consecuencia, diferentes
resultados al momento de intentar encontrar al intérprete original.
En este trabajo de graduación se encontró que la música pop resulta ser el
género que funciona mejor con este algoritmo bajo ciertos parámetros, pero no es algo
marcado que siempre suceda y el porcentaje de aciertos puede cambiar drásticamente
con pequeños cambios en los parámetros que se detallan en este trabajo en secciones
posteriores. Esto hace que no se pueda afirmar que el algoritmo trabaja mejor para
cierto género bajo cualquier circunstancia.
