Music-Information-Retrieval

This extended abstract describes the ACMus project, including its scope, partners, and current results.

Proyecto de investigacion para explorar el uso de técnicas de aprendizaje automático para musicología computacional, gestión de archivos de música digital y recuperación de información musical. Dos elementos principales del proyecto son: 1. Énfasis en técnicas de aprendizaje automático semi-supervisadas y no supervisadas que dependen mínimamente de la disponibilidad de datos anotados para una tarea específica. 2. La música tradicional colombiana como foco principal de nuestro estudio.

Mediante la extraccion automatica del contenido de las señales de audio y Machine learning se tienen aplicaciones de predicción, clasificación y Agrupamiento, como: Deteccion de emociones en la voz (Speech Emotion), Reconocieminto de Voz (Speech-to-Text), Deteccion y segmentacion de personas hablando(Speaker Diarization), Music Information Retrieval (Extraccion Automatica de información Musical), entre otros.

Uso de Python para análisis de señales de Audio y Aplicaciones de Music Information Retrieval (Extraccion Automatica de información Musical).

El Music Information Retrieval (MIR), que tiene como objetivo extraer, analizar y procesar automaticamente la información musical en señales de audio para diferentes aplicaciones musicales e informaticas. Las principales tareas en MIR, son Beat tracking, deteccion de melodia, deteccion de acordes, fingerprinting, recomendacion de música, procesamiento de señales de audio, entre otras aplicaciones