Evolución de sistema multiclasificador basado en programación genética cartesiana para estimación multitono de audio de piano

  1. Germano Miragaia, Rolando Lúcio
Dirigida por:
  1. Francisco Fernández de Vega Director/a
  2. Gustavo Miguel Jorge dos Reis Codirector/a

Universidad de defensa: Universidad de Extremadura

Fecha de defensa: 24 de enero de 2022

Tribunal:
  1. José Ignacio Hidalgo Pérez Presidente
  2. Josefa Díaz Álvarez Secretario/a
  3. Sara Guilherme Oliveira da Silva Vanneschi Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 703577 DIALNET

Resumen

La estimación multitonal, o estimación de frecuencias fundamentales múltiples, es el proceso de extracción de la notación musical (tonos) de una señal acústica dada. La estimación de múltiples tonos es una de las tareas que pertenecen a la recuperación de información musical basada en el contenido. Entre todos los instrumentos musicales, el piano es uno de los más populares en todo el mundo y uno de los más complejos en cuanto a variedad de tonos y número de notas simultáneas. Estas son las principales razones que nos motivan a investigar sobre la Estimación Tonal Múltiple de los sonidos del piano. Esta tesis describe una investigación que comenzó con la necesidad de desarrollar una caja de herramientas genérica para Matlab, capaz de ayudar a los usuarios a codificar problemas utilizando la Programación Genética Cartesiana. Utilizando una aproximación iterativa de pequeños pasos, abordamos el problema de la Estimación Multitono, comenzando con una primera aproximación al problema para sonidos de piano. Desarrollamos una arquitectura basada en clasificadores múltiples, en la que hay un clasificador para cada nota de piano. El sistema ha sufrido varias mejoras para ser más preciso, flexible y rápido. Aprovechando la arquitectura de multiclasificadores alcanzamos el rendimiento en tiempo real utilizando un procesador de varios núcleos con los clasificadores distribuidos. También extendimos la técnica utilizada para la estimación multitono de sonidos de piano a otros instrumentos musicales como la guitarra y demostramos su viabilidad con el apoyo de experimentos y resultados.