Análisis de sentimientos en armonías y melodías mediante Deep Learning
Fecha
2019Director
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
Este proyecto consiste en determinar la capacidad de las redes neuronales profundas (Deep
Learning) para analizar el sentimiento que transmite la música. La música es algo que transmite
sentimientos de una forma compleja y por tanto es difícil de tratar.
Para realizar este trabajo, se transformará la señal de audio a una representación basada en
frecuencias (esp ...
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Este proyecto consiste en determinar la capacidad de las redes neuronales profundas (Deep
Learning) para analizar el sentimiento que transmite la música. La música es algo que transmite
sentimientos de una forma compleja y por tanto es difícil de tratar.
Para realizar este trabajo, se transformará la señal de audio a una representación basada en
frecuencias (espectrograma) que será utilizado por las redes neuronales para clasificar cada
fragmento de audio en uno de los sentimientos establecidos.
Estudiamos primero las clases de sentimientos a considerar, posteriormente creamos una base
de datos propia sobre la que aplicar los algoritmos de Deep Learning.
Dividimos el problema en dos partes: clasificación de la energía que transmite una canción; y
clasificación del placer que transmite. Realizamos pruebas con varios tipos de redes neuronales
recurrentes, obteniendo buenos resultados en la clasificación de la energía y malos resultados
en la clasificación del placer. También probamos una red convolucional para poder comparar los
diferentes tipos de red.
Creemos que el mayor problema reside en la base de datos creada, tanto en su tamaño como
en su consistencia. La tecnología como tal, resulta prometedora a pesar de la mayoría de los
resultados. [--]
Materias
Deep Learning,
Redes neuronales recurrentes,
Análisis de sentimientos,
Música,
Emociones
Titulación
Graduado o Graduada en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra /
Informatika Ingeniaritzako Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan