Desarrollo de un sistema de reconocimiento de emociones en la música, basado en técnicas de aprendizaje profundo
| dc.contributor.advisor | Obando ,Francisco Javier | |
| dc.contributor.author | Trujillo Sánchez,Santiago Alberto | |
| dc.coverage.spatial | Popayán | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-21T22:25:09Z | |
| dc.date.available | 2025-10-21T22:25:09Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.notes | La detección de emociones constituye un área de investigación clave que permite la identificación de patrones emociones, con diversas aplicaciones como la psicología, medicina e industria musical por lo que en este proyecto de grado se centró en el desarrollo de una herramienta computacional destinada para la detección de emociones en la música empleando técnicas de machine learning, técnicas de aprendizaje profundo y de procesamiento de audio. Para llevar a cabo este proyecto, se seleccionó un dataset con fragmentos de música etiquetados en un comienzo de duración variada de entre 15 segundos a 1 minuto de duración. Estos fragmentos fueron sometidos a diversas técnicas de aumento de datos con el objetivo de ampliar la cantidad de información del dataset original. Además, se aplicaron diferentes técnicas para la extracción de características específicas de la música como tono, amplitud, ritmo y armonía, entre otras. Por ultimo los datos fueron sometidos a un preprocesamiento en el cual las etiquetas emociones predeterminadas del dataset original se convirtieron en etiquetas tipo one-hot las cuales son ideales para problemas de clasificación multiclase o donde haya más de una etiqueta. | |
| dc.description.tableofcontents | 1. CAPITULO 1 - INTRODUCCIÓN .............................................................................. 1 1.1. RESUMEN...................................................................................................................... 1 1.2. INTRODUCCION.......................................................................................................... 2 1.3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA..................................................................... 3 1.4. OBJETIVOS................................................................................................................... 4 1.4.1. OBJETIVO GENERAL ................................................................................................ 4 1.4.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ....................................................................................... 5 1.5. JUSTIFICACION .......................................................................................................... 5 1.6. MARCO TEORICO ...................................................................................................... 6 1.6.1. CONCEPTOS GENERALES:...................................................................................... 6 1.6.2. ANTECEDENTES ....................................................................................................... 10 2. CAPÍTULO 2 - REVISIÓN DE LA LITERATURA................................................ 12 2.1. ESTUDIOS PRIMARIOS ........................................................................................... 13 2.2. METODOLOGÍA ........................................................................................................ 17 2.3. RESULTADOS............................................................................................................. 19 2.3.1. Pregunta N°1................................................................................................................. 20 2.3.2. Preguntas N°2 ............................................................................................................... 26 2.3.3. Pregunta N°3................................................................................................................. 33 2.3.4. Pregunta N°4................................................................................................................. 39 2.4. CONCLUSIONES DE LA REVISIÓN...................................................................... 44 3. CAPÍTULO 3 - APLICACIÓN DE LA METODOLOGIA CRISP-DM. PARA IDENTIFICACIÓN DE EMOCIONES EN LA MÚSICA ..................................................... 45 3.1. FASE 1 COMPRENSIÓN DEL NEGOCIO.............................................................. 45 3.1.1. EVALUACIÓN DEL CONTEXTO ........................................................................... 45 3.1.2. OBJETIVOS DEL NEGOCIO ................................................................................... 46 3.1.3. RECURSOS.................................................................................................................. 46 3.1.4. COSTOS Y BENEFICIOS .......................................................................................... 47 3.1.5. RIESGOS Y CONTINGENCIAS............................................................................... 48 3.1.6. TERMINOLOGÍA....................................................................................................... 49 3.1.7. OBJETIVOS DE LA MINERÍA DE DATOS ........................................................... 51 3.1.8. CRITERIOS DE ÉXITO DE LA MINERÍA DE DATOS ....................................... 51 3.1.9. PLAN DEL PROYECTO............................................................................................ 51 3.2. FASE 2 ENTENDIMIENTO DE LOS DATOS:....................................................... 53 3.2.1. REPORTE DE BÚSQUEDA INICIAL Y SELECCIÓN DE DATOS.................... 53 3.2.2. ESTRUCTURA Y CONTENIDO DE LOS DATOS ................................................ 54 3.3. FASE 3 PREPARACIÓN DE LOS DATOS.............................................................. 56 3.3.1. CONSTRUCCIÓN. LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN DE DATOS ............... 56 3.4. FASE 4 MODELADO.................................................................................................. 63 3.4.1. SELECCIÓN DE TÉCNICA DE MODELADO....................................................... 63 3.4.2. UNIÓN DE CONJUNTO DATOS.............................................................................. 64 3.4.3. PREPROCESAMIENTO DE DATOS....................................................................... 65 3.4.4. ETIQUETAS ONE-HOT O ETIQUETAS DUMMY............................................... 65 3.4.5. DIVISIÓN EN CONJUNTOS DE ENTRENAMIENTO Y VALIDACIÓN.......... 66 3.4.6. OPTIMIZADOR .......................................................................................................... 67 3.4.7. FUNCIÓN DE COSTE................................................................................................ 68 3.4.8. MÉTRICAS .................................................................................................................. 68 3.4.9. CONSTRUCCIÓN DEL MODELO........................................................................... 69 3.5. CONSTRUCCIÓN DEL MODELO EXPERIMENTACIÓN ................................. 72 FASE 5 PRUEBAS Y EVALUACION: ............................................................................. 118 FASE 6: DESPLIEGUE ...................................................................................................... 121 4. ALCANCES Y LIMITACIONES ............................................................................ 122 5. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS ....................................................... 123 5.1 CONCLUSIONES.......................................................................................................... 123 5.2 TRABAJOS FUTUROS ................................................................................................ 125 6. BIBLIOGRAFIA........................................................................................................ 126 7. ANEXOS ..................................................................................................................... 132 | |
| dc.identifier.instname | Institución Universitaria Colegio Mayor Del Cauca | |
| dc.identifier.reponame | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.unimayor.edu.co/handle/20.500.14203/993 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Institución Universitaria Colegio Mayor del Cauca | |
| dc.publisher.faculty | FACULTAD DE INGENIERÍA | |
| dc.publisher.program | Ingeniería Informática | |
| dc.rights | open access | |
| dc.subject | Detección de emociones musicales | |
| dc.subject | Machine learning | |
| dc.subject | Procesamiento de audio | |
| dc.subject | Aprendizaje profundo | |
| dc.subject | Clasificación multiclase | |
| dc.subject | Extracción de características | |
| dc.title | Desarrollo de un sistema de reconocimiento de emociones en la música, basado en técnicas de aprendizaje profundo | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dcterms.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
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