TAZ-TFG-2022-3275


Clasificación de instrumentos musicales mediante deep learnign.

Pallarés Arnal, Santiago
Hernández Oliván, Carlos (dir.) ; Beltrán Blázquez, José Ramón (dir.)

Universidad de Zaragoza, EINA, 2022
Ingeniería Electrónica y Comunicaciones department, Tecnología Electrónica area

Graduado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación

Abstract: Este trabajo de fin de grado pretende replicar resultados de trabajos científicos sobre clasificadores, concretamente, de instrumentos musicales tomando el timbre como característica principal. Se introducen conceptos bastante novedosos en el ámbito del Deep Learning como son la incorporación de estructuras jerárquicas en redes prototípicas, clasificación multitarea por altura o sistemas de aprendizaje basados en few-shot-learning. Todos estos conceptos, y los que derivan de estos, se exponen detalladamente a lo largo de esta memoria y se concluye proporcionando un determinado modelo que ofrece mejoras estadísticamente superiores frente hasta lo actualmente existente.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado

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Academic Works > Trabajos Académicos por Centro > escuela-de-ingeniería-y-arquitectura
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