Separación de fuentes auditivas para pedagogía musical

Palabras clave: Aprendizaje de máquina, Separación de fuentes auditivas, Generación de partituras, Aplicación web

Resumen

Harmonics espera apoyar a la pedagogía musical, ofreciendo un producto concreto con el cual los interesados en aprender a tocar un instrumento puedan practicar. Se entrenó un modelo para identificar y aislar las pistas singulares de una canción, por medio de TensorFlow y herramientas para realizar la separación de fuentes auditivas y producir partituras genuinas, basadas en un algoritmo de transcripción musical (para pianos, bajos, batería y voz, específicamente), que los principiantes puedan visualizar, editar y descargar (en formatos .PDF y .MIDI), ajustándose a su ritmo de práctica. Se consideraron tres métodos de separación de fuentes, bajo las siguientes restricciones: emplear una única canción como archivo de entrada, que ésta fuera moderadamente compleja (compuesta por un conjunto de entre tres y seis instrumentos) y que la cantidad de muestras –canciones compuestas por instrumentos relevantes y pistas de cada instrumento por separado– aptas para el entrenamiento del modelo, sean sumamente escasas.

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Cómo citar
Lancheros-Molano, R. D., Triana-Perez, J. S., Castañeda-Chaparro, J. F., Gutiérrez-Naranjo, F. A., & Rueda-Olarte, A. del P. (2021). Separación de fuentes auditivas para pedagogía musical. Revista Colombiana De Computación, 22(1), 22–33. Recuperado a partir de https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/4151

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Publicado
2021-06-01
Sección
Artículo de investigación científica y tecnológica

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