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

  1. GOIENETXEA URKIZU, IZARO
Dirigée par:
  1. Iñigo Mendialdua Beitia Directeur
  2. Basilio Sierra Araujo Directeur

Université de défendre: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 04 octobre 2019

Jury:
  1. Javier Muguerza Rivero President
  2. Aitor Alvarez Muniain Secrétaire
  3. Edurne Barrenechea Tartas Rapporteur

Type: Thèses

Teseo: 150995 DIALNET lock_openADDI editor

Résumé

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.