000087191 001__ 87191 000087191 005__ 20200120113919.0 000087191 037__ $$aTAZ-TFM-2019-1287 000087191 041__ $$aspa 000087191 1001_ $$aHernández Oliván, Carlos 000087191 24200 $$aMusical analysis through artificial intelligence 000087191 24500 $$aAnálisis musical mediante inteligencia artificial 000087191 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2019 000087191 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000087191 520__ $$aLas Redes Neuronales son una herramienta muy potente para clasificar, procesar y generar nuevos datos. Con respecto a la música, estas redes se han utilizado para componer nuevas melodías, armonizar temas, etc., pero solo unas pocas investigaciones han tenido en cuenta la importancia del análisis musical. En este proyecto se han desarrollado dos modelos de Redes Neuronales que identifican las transiciones de las diferentes partes de la estructura de las piezas musicales y las diferencias entre las transiciones para etiquetarlas. Para ello, se ha realizado un etiquetado de las partes de la estructura formal de piezas musicales a través de una red neuronal y se han detectado las transiciones en la estructura musical a través de técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático con Pytorch. Los resultados obtenidos son similares al estado del arte de este trabajo que se ha tomado como ejemplo para desarrollar este software.<br />Este proyecto consta de un primer capítulo de introducción, el segundo capítulo explica las características de la teoría de las Redes Neuronales que se han utilizado en este proyecto, el tercer capítulo expone el caso del etiquetado de estructuras, el cuarto capítulo estudia el caso de detección de transiciones y el quinto capítulo compara los resultados obtenidos con el estado del arte. El sexto capítulo expone las conclusiones y las líneas futuras.<br /><br /> 000087191 521__ $$aMáster Universitario en Ingeniería Industrial 000087191 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000087191 700__ $$aBeltrán Blázquez, José Ramón$$edir. 000087191 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bIngeniería Electrónica y Comunicaciones$$cTecnología Electrónica 000087191 8560_ $$f647161@celes.unizar.es 000087191 8564_ $$s2835267$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/87191/files/TAZ-TFM-2019-1287.pdf$$yMemoria (spa) 000087191 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:87191$$pdriver$$ptrabajos-fin-master 000087191 950__ $$a 000087191 951__ $$adeposita:2020-01-20 000087191 980__ $$aTAZ$$bTFM$$cEINA 000087191 999__ $$a20191118093206.CREATION_DATE