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  1. Reconocimiento de géneros musicales aplicando técnicas de aprendizaje maquinal

    V692t643n?file=thumbnail
    Resumen: La intersección entre la música, el aprendizaje maquinal y el procesamiento de señales ha permitido abordar un amplio rango de tareas como la identificación automática de canciones, instrumentos, género o artista. En particular, la identificación de géneros musicales es una técnica que utiliza la mayoría de los sistemas de reproducción...
    Tema: Organización de la información, Sistemas de almacenamiento y recuperación de información -- Música, Information storage and retrieval systems -- Music, Information organization, Tecnología de la información, Metadata, Information technology, Mineria de datos, Metadatos, and Data mining
    Creador: Ramírez Gómez, Miguel Ángel
    Colaborador: Martínez Trinidad, José Francisco, Martínez Licona, Fabiola Margarita, and Martínez Licona, Alma Edith
    Editor: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Maestria en Ciencias y Tecnologias de la Informacion
    Idioma: spa
    Año de publicación: 2016
    Derechos: Acceso Abierto
    Licencia: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Identificador: https://doi.org/10.24275/uami.4j03cz86x

  2. Identificación de versiones musicales (covers) utilizando aprendizaje maquinal

    2b88qc31k?file=thumbnail
    Resumen: La tarea de reconocer cuándo una canción es una versión o cover de otra es una tarea relativamente fácil para el ser humano cuando se conoce la canción. Sin embargo, hacer que una máquina realice este trabajo resulta complejo debido al número de variables que se involucran en la elaboración...
    Tema: Organización de la información, Sistemas de almacenamiento y recuperación de información -- Música, Information storage and retrieval systems Music, Information organization, Tecnología de la información, Metadata, Mineria de datos, Metadatos, and Data mining
    Creador: Silva Reyes, Andree
    Colaborador: Martínez Trinidad, José Francisco, Martínez Licona, Fabiola Margarita, and Goddard Close, John Charles Henry
    Editor: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Maestria en Ciencias y Tecnologias de la Informacion
    Idioma: spa
    Año de publicación: 2016
    Derechos: Acceso Abierto
    Licencia: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Identificador: https://doi.org/10.24275/uami.m613mx72g