Estudio, desarrollo y evaluación de técnicas de aprendizaje automático para la identificación de notas, instrumentos y/o compositores en archivos de música

[ES] En los últimos años los algoritmos de aprendizaje automático (en inglés, machine learning) han ganado mucha popularidad debido al enorme desarrollo y avances en el tema. Esto ha llevado a que se utilicen en distintos campos y para una gran variedad de tareas. Estos algoritmos son tan flexibles y eficientes que se acaban utilizando en casi cualquier tarea de regresión o clasificación. Uno de los campos con mayor popularidad es el de reconocimiento y clasificación audiovisual. El uso de algoritmos de aprendizaje automático para el reconocimiento de audio es algo que se lleva aplicando desde hace varias décadas para el reconocimiento y clasificación tanto de voces humanas como de música. La forma de obtener parámetros cuantificables de una señal acústica es bastante sencilla, y disponemos de la herramienta necesaria desde hace 200 años, la transformada de Fourier. Sin embargo, relacionar de forma eficaz estos parámetros con otros m ́as complejos o no cuantificables ha sido difícil hasta la aparición del aprendizaje automático. En la actualidad, el término machine learning (abreviadamente, ML) se utiliza ampliamente en el mundo de la música para clasificación de géneros y autores, detección de instrumentos, sistemas de recomendación e incluso para la creación de música