Separación de fuentes auditivas para pedagogía musical
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 l...
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Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Universidad Autónoma de Bucaramanga
2021-05-01
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Series: | Revista Colombiana de Computación |
Subjects: | |
Online Access: | https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/4151 |
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author | Randy Darrell Lancheros-Molano Juan Sebastián Triana-Perez Juan Felipe Castañeda-Chaparro Felipe Andrés Gutiérrez-Naranjo Andrea del Pilar Rueda-Olarte |
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description | 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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format | Article |
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institution | Directory Open Access Journal |
issn | 1657-2831 2539-2115 |
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publishDate | 2021-05-01 |
publisher | Universidad Autónoma de Bucaramanga |
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