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000065453 005__ 20180219131715.0
000065453 037__ $$aTAZ-TFG-2017-1574
000065453 041__ $$aspa
000065453 1001_ $$aHernández Oliván, Carlos
000065453 24200 $$aMusical composition with a neural network
000065453 24500 $$aComposición musical mediante una red neuronal
000065453 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2017
000065453 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000065453 520__ $$aEn este trabajo se ha realizado el análisis y la comprobación de una red neuronal existente previamente, que compone música mediante técnicas de Aprendizaje Profundo (Deep Learning). El objetivo del trabajo ha sido realizar un proceso de composición musical automática de una Sonata.  Para ello, tras la comprensión de la red, la iniciación en el lenguaje de programación Python 2 y la generación de una base de datos en formato MIDI mediante los programas Finale y Logic Pro X, se ha diseñado una red optima para la composición, entrenándola y evaluando sus resultados. Además, se exponen tres anexos con el fin de presentar las distintas formas de generar música algorítmica, de definir los conceptos Deep Learning y Big Data, así como de situar en un contexto histórico la Forma Sonata y repasar conceptos fundamentales del lenguaje musical necesarios para comprender tanto la entrada, como la salida de la red. Se muestra la partitura de la obra resultante del entrenamiento de la red en el cuarto y último anexo.
000065453 521__ $$aGraduado en Ingeniería de Tecnologías Industriales
000065453 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000065453 700__ $$aBeltrán Blázquez, José Ramón$$edir.
000065453 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bIngeniería Electrónica y Comunicaciones$$cTecnología Electrónica
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