Separación de fuentes y transcripción musical con deep learning.

Castillón Ruiz, Pablo
Beltrán Blázquez, José Ramón (dir.) ; Hernández Oliván, Carlos (dir.)

Universidad de Zaragoza, EINA, 2022
Departamento de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones, Área de Tecnología Electrónica

Graduado en Ingeniería Electrónica y Automática

Resumen: El objetivo de este trabajo es conseguir una transcripción MIDI a partir de un archivo MP3 en melodías polifónicas (varias notas sonando al mismo tiempo) y con varios instrumentos sonando a la vez, haciendo uso del deep learning. Para ello primero se separa cada instrumento mediante el uso de la librería Demucs, y luego se entrena un modelo que detecta las notas completas (frames). El deep learning es una herramienta que ha evolucionado en gran medida estos últimos años gracias al avance de la tecnología.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado