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Comparación de métodos para calcular similitud de melodías

Dokumentua: Espainiera. Online
Egilea(k)
Sarriegi Gutierrez, Ander
Izenburua
Comparación de métodos para calcular similitud de melodías / Ander Sarriegi Gutierrez ; tutor, Darrel Conklin
Argitalpena
2016
Gaiak
Bertsolaritza
Edukia
Testu osoa
Beste egileak
Conklin, Darrell ; Euskal Herriko Unibertsitatea (EHU)
Informazio formatua
Dokumentua
Eduki mota
Master Amaierako Lana
Oharrak
Euskal Herriko Unibertsitateko master amaierako lana
Azalean: Máster Universitario en Ingeniería Computacional y Sistemas Inteligentes, Konputazio Zientziak eta Adimen Artifiziala Saila – Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
Bibliografia: 37-39 or.
Eranskinak: 40-54 or.
En este trabajo comparamos la eficacia de diferentes métodos de comparación de melodías. Para ello, utilizamos 150 melodías de bertsos, que clasificamos en 50 familias para comparar los resultados que obtenemos de distintos algoritmos. El trabajo está estructurado de la siguiente manera: en primer lugar hacemos un estudio de los trabajos realizados por varios autores en este área para tener conocimiento de cómo podemos enfocar este problema; después presentamos
teóricamente los métodos y algoritmos que hemos implementado; a continuación presentamos los resultados que hemos obtenido utilizando los métodos antes mencionados; para finalizar, analizamos los resultados obtenidos y explicamos a qué pueden deberse las diferencias entre éstos.

El objetivo del proyecto es encontrar un buen método de comparación de melodías para impulsar el uso de melodías de bertsos que apenas se utilizan, buscando melodías que son parecidas entre sí para que los bertsolaris tengan un repertorio más variado.
1. Introducción …3
1.1. Datos …5
1.2. Estado del arte …6
Métodos gráficos …7
Métodos analíticos …8
Evaluación de resultados …9
2. Métodos …11
2.1. Lectura de datos …11
2.2. Representación de datos …14
2.3. Alineamiento …16
Algoritmo de Smith-Waterman modificado …16
Algoritmo de Needleman-Wunsch …18
Edit-Distance …19
2.4. Algoritmo de reducción …20
2.5. M ́etodo Precision-Recall …24
3. Resultados …26
4. Conclusiones …35
Bibliografía …37
A. Lectura de archivos MIDI y guardar output en archivo *.txt (Java) …40
B. Extracción de cadenas de caracteres (Matlab) …43
B.1. Representación por notas …43
B.2. Representación por notas con reducción … 44
B.3. Representación por intervalos …46
B.4. Representación por intervalos con reducción …47
B.5. Representación por notas y duración …50
C. Código Edit-Distance (Matlab) …52
D. Ejemplo de resultados …53

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