Reconocimiento de figuras musicales mediante el uso del procesamiento digital de imágenes y redes neuronales usando Matlab.

Blanco Medina, Juan Miguel

dc.rights.license	restringido	es_ES
dc.contributor.advisor	Gutiérrez Lozano, Cristhiam jesid
dc.contributor.author	Blanco Medina, Juan Miguel
dc.contributor.other	Gutiérrez Lozano, Cristhiam Jesid
dc.coverage.spatial	Bucaramanga	es_ES
dc.date.accessioned	2023-10-10T19:56:04Z
dc.date.available	2023-10-10T19:56:04Z
dc.identifier.citation	N/A	es_ES
dc.identifier.uri	http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/13836
dc.description	Ingeniería Electrónica. Detector Notas Musicales	es_ES
dc.description.abstract	La relación entre la música y el comportamiento humano se ha mantenido desde el inicio de la civilización, donde se ha evolucionado para tener instrumentos musicales arcaicos hasta generar instrumentos de alta calidad para entretener y diversificar la cultura, esto ha llevado a crear un lenguaje escrito con amplias bases y sintaxis definida, donde se indica qué debe hacer el intérprete al momento de ejecutar una melodía específica, donde el aprendizaje de estos símbolos y lenguaje toman horas de trabajo y esfuerzo, en la culminación del proceso se combina la ejecución y la lectura de la partitura. Dada la dificultad y el tiempo que toma interpretar o entender los símbolos musicales. Además de saber cómo es una melodía en partitura ¿En qué medida aporta al conocimiento musical la implementación de un sistema de reconocimiento de símbolos musicales mediante herramientas de procesamiento digital de imágenes?	es_ES
dc.description.sponsorship	Unidades Tecnológicas de Santander	es_ES
dc.description.tableofcontents	TABLA DE CONTENIDO RESUMEN EJECUTIVO.................................................................................................. 10 INTRODUCCIÓN............................................................................................................. 11 1. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN ........................................ 12 1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .................................................................. 12 1.2. JUSTIFICACIÓN................................................................................................... 13 1.3. OBJETIVOS ......................................................................................................... 14 1.3.1. OBJETIVO GENERAL ....................................................................................... 14 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS.............................................................................. 14 1.4. ESTADO DEL ARTE............................................................................................. 15 2. MARCO REFERENCIAL ...................................................................................... 19 2.1. MARCO TEÓRICO ............................................................................................... 19 2.1.1. PROCESAMIENTO DE IMÁGENES ........................................................................... 19 2.1.2. FILTRADO DE IMÁGENES....................................................................................... 19 2.1.3. BINARIZACIÓN DE IMÁGENES ................................................................................ 20 2.1.4. SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES ............................................................................. 21 2.1.5. REDES NEURONALES........................................................................................... 21 2.1.6. DATASET............................................................................................................ 22 2.1.7. ENTRENAMIENTO DE UNA RED NEURONAL ............................................................. 22 2.1.8. FRECUENCIA DE MUESTREO ................................................................................. 23 2.1.9. FRECUENCIA DE LAS NOTAS MUSICALES................................................................ 23 2.1.10. PULSO MUSICAL .............................................................................................. 24 2.1.11. ESPECTRO DE FRECUENCIA.............................................................................. 24 2.1.12. PENTAGRAMA .................................................................................................. 25 2.1.13. FIGURAS MUSICALES ....................................................................................... 26 3. DISEÑO DE LA INVESTIGACION........................................................................ 28 4. DESARROLLO DEL TRABAJO DE GRADO....................................................... 29 4.1. SELECCIÓN DEL CONJUNTO DE IMÁGENES A RECONOCER ......................................... 29 4.2. ADQUISICIÓN DE LA IMAGEN .................................................................................... 30 4.3. SEGMENTACIÓN DE LA IMAGEN................................................................................ 31 4.3.1. BINARIZACIÓN ..................................................................................................... 31 4.3.2. SEPARACIÓN POR RENGLONES............................................................................. 31 4.3.3. ELIMINACIÓN DE LÍNEA HORIZONTALES.................................................................. 33 4.3.4. ELIMINACIÓN DE LÍNEAS VERTICALES .................................................................... 34 4.3.5. SEGMENTACIÓN FINAL DE LAS FIGURAS MUSICALES ............................................... 34 4.4. REDES NEURONALES .............................................................................................. 36 4.4.1. OBTENCIÓN DE LAS IMÁGENES PARA ENTRENAMIENTO........................................... 36 4.4.2. GENERACIÓN DEL DATASET ................................................................................. 38 4.4.3. ENTRENAMIENTO DE LA RED NEURONAL................................................................ 43 4.4.4. VALIDACIÓN DE LA RED NEURONAL ....................................................................... 46 4.4.5. DATOS OBTENIDOS DE LAS REDES NEURONALES ................................................... 47 4.5. GENERACIÓN DEL AUDIO......................................................................................... 48 4.6. OBTENCIÓN DE LAS FRECUENCIAS DESDE LA IMAGEN ............................................... 48 5. RESULTADOS ..................................................................................................... 50 6. CONCLUSIONES ................................................................................................. 54 7. RECOMENDACIONES ......................................................................................... 56 8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................................................................... 57 9. APENDICES ................................................¡ERROR! MARCADOR NO DEFINIDO. 10. ANEXOS......................................................¡ERROR! MARCADOR NO DEFINIDO.	es_ES
dc.language.iso	es	es_ES
dc.publisher	Unidades Tecnológicas de Santander	es_ES
dc.subject	MATLAB, Redes neuronales, caracteres musicales, entrenamiento de redes neuronales, procesamiento digital de imágenes.	es_ES
dc.title	Reconocimiento de figuras musicales mediante el uso del procesamiento digital de imágenes y redes neuronales usando Matlab.	es_ES
dc.type	degree work	es_ES
dc.rights.holder	copyright(CC.BY.NC.ND 2.5)	es_ES
dc.date.emitido	2023-10-03
dc.dependencia	fcni	es_ES
dc.proceso.procesouts	investigacion	es_ES
dc.type.modalidad	desarrollo_tecnológico	es_ES
dc.format.formato	pdf	es_ES
dc.titulog	Ingeniero Electrónico	es_ES
dc.educationlevel	Profesional	es_ES
dc.contibutor.evaluator	evaluador	es_ES
dc.date.aprobacion	2023-09-27
dc.description.programaacademico	Ingeniería Electrónica	es_ES
dc.dependencia.region	bucaramanga	es_ES

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Nombre:: F-DC-125 Informe Final V1_Juan ...
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