Methodological contributions by means of machine learning methods for automatic music generation and classification

Autores: Izaro Goienetxea Urkizu
Directores de la Tesis: Iñigo Mendialdua Beitia (dir. tes.) , Basilio Sierra Araujo (dir. tes.)
Lectura: En la Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea ( España ) en 2019
Idioma: inglés
Tribunal Calificador de la Tesis: Javier Muguerza Rivero (presid.) , Aitor Alvarez Muniain (secret.) , Edurne Barrenechea Tartas (voc.)
Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: ADDI
Resumen
- Ikerketa lan honetan bi gai nagusi landu dira: musikaren sorkuntza automatikoa eta sailkapena. Musikaren sorkuntzarako bertso doinuen corpus bat hartu da abiapuntu moduan doinu ulergarri berriak sortzeko gai den metodo bat sortzeko. Doinuei ulergarritasuna hauen barnean dauden errepikapen egiturek ematen dietela suposatu da, eta metodoaren hiru bertsio nagusi aurkeztu dira, bakoitzean errepikapen horien definizio ezberdin bat erabiliz.Musikaren sailkapen automatikoan hiru ataza garatu dira: generoen sailkapena, familia melodikoen taldekatzea eta konposatzaileen identifikazioa. Musikaren errepresentazio ezberdinak erabili dira ataza bakoitzerako, eta ikasketa automatikoko hainbat teknika ere probatu dira, emaitzarik hoberenak zeinek ematen dituen aztertzeko.Gainbegiratutako sailkapenaren alorrean ere binakako sailkapenaren gainean lana egin da, aurretik existitzen zen metodo bat optimizatuz. Hainbat datu baseren gainean probatu da garatutako teknika, baita konposatzaile klasikoen piezen ezaugarriez osatutako datu base batean ere.