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000126177 005__ 20230518085141.0
000126177 037__ $$aTAZ-TFG-2022-3272
000126177 041__ $$aspa
000126177 1001_ $$aBajén Gonzalo, Jorge
000126177 24200 $$aHarmonic analysis of MIDI files.
000126177 24500 $$aAnálisis armónico de archivos MIDI.
000126177 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2022
000126177 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000126177 520__ $$aEn este trabajo se tiene como objetivo la extracción de acordes desde archivos MIDI por medio de la utilización de inteligencia artificial. Para ello se ha utilizado como referencia una red neuronal modelada por Tsung-Ping y Su. Dicho modelo utiliza archivos en formato ".csv", por lo que para el correcto funcionamiento de nuestro modelo, ha sido necesaria la creación de un algoritmo que transformara los datos incluido en un archivo MIDI en los datos de entrada del archivo empleado por los creadores de la red (archivos ".csv" ). Una vez creado dicho algoritmo, se ha procedido al entrenamiento de la red, utilizando la misma base de datos que los creadores de la red. Tras la finalización del entrenamiento de la red se ha implementado un algoritmo para la predicción de acordes a través de los archivos MIDI. Los resultados obtenidos con dicha predicción han sido muy positivos, ya que los resultados de validación de nuestro modelo superan a los obtenidos por los creadores de la red en el modelo original.<br />
000126177 521__ $$aGraduado en Ingeniería de Tecnologías Industriales
000126177 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000126177 700__ $$aHernández Oliván, Carlos$$edir.
000126177 700__ $$aBeltrán Blázquez, José Ramón$$edir.
000126177 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bIngeniería Electrónica y Comunicaciones$$cTecnología Electrónica
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000126177 951__ $$adeposita:2023-05-18
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