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Título : Generación automática de música a través de técnicas de machine learning
Autor : Almagro Blanco, Pedro
Vasco Carofilis, Roberto Andrés
Palabras clave : APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
GENERACIÓN AUTOMÁTICA DE MÚSICA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MODELOS GENERATIVOS
Fecha de publicación : 2018
Editorial : Quito: UCE
Citación : Vasco Carofilis, Roberto Andrés (2018). Generación automática de música a través de técnicas de machine learning. Trabajo de titulación previo a la obtención del Título de Ingeniero Informático. Carrera de Ingeniería Informática. Quito: UCE. 80 p.
Resumen : Las aplicaciones del Aprendizaje Automático aumentan aceleradamente, y uno de sus campos de aplicación más llamativos es la generación de arte. En este Trabajo de Fin de Grado se pretende exponer la creación de diversos modelos de Aprendizaje Automático capaces de aprender a generar nueva música a partir de música creada previamente por humanos, como herramienta que facilite el proceso creativo y permita a futuro reducir el tiempo y costo de creación musical en proyectos de toda índole. Se puso un especial interés en la primera etapa del proyecto que consta de la investigación y creación del apartado teórico, para que el proyecto pueda servir como referencia de futuros desarrollos enfocados a la generación de arte basada en técnicas de Aprendizaje Automático. Como segunda etapa, se desarrollaron los modelos planteados utilizando Python3 como lenguaje de programación, y se realizó una pequeña comparación entre los resultados obtenidos por los diferentes modelos
The applications of Machine Learning increase rapidly, and one of its most striking fields of application is the generation of art. This Final Degree Project intends to expose the creation of various Machine Learning models capable of generate new music, this models are able to learn from music previously created by humans, and they represent tools that facilitate the creative process and will allow (in the future) to reduce time and cost of musical creation processes. A special interest was placed on the first stage of the project that consists of the research and creation of the theoretical section, so that the project can serve as a reference for future developments focused on automatic generation of music using Machine Learning techniques. As a second stage, the proposed models were developed using Python3 as a programming language, and a small comparison between the results obtained by the models was made
URI : http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/15109
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