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Análisis de sentimientos en armonías y melodías mediante Deep Learning

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.