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http://hdl.handle.net/10609/150708
Título : | SoundToTabs – Transcripción de guitarra a tablatura utilizando redes neuronales |
Autoría: | Ferrer Raventós, Luis |
Tutor: | Sánchez Rosa, Carlos Almirall López, Jordi |
Otros: | Garrigues, Carles ![]() |
Resumen : | Este proyecto surge de mi pasión por la música y mi experiencia como aficionado de guitarra y trompeta. Presenta una aplicación móvil desarrollada con Flutter que permite la transcripción musical de audio de guitarra a tablaturas. La aplicación utiliza tres modelos de redes neuronales convolucionales (CNN) implementados con TensorFlow, los cuales están desplegados en una API para realizar la transcripción musical de forma eficiente. Además de la aplicación, se entregan tres conjuntos de datos: uno de acordes, otro de notas sueltas y un tercero que combina ambos. Estos datasets han sido fundamentales para el entrenamiento y validación de los modelos CNN. Asimismo, se incluyen los modelos entrenados y una API en Flask que los despliega. El objetivo de este proyecto es abordar el desafío de la transcripción musical desde una perspectiva académica, permitiendo asimilar y mejorar conocimientos en el ámbito de las redes neuronales y la inteligencia artificial aplicada a la música. El resultado final es una aplicación móvil funcional que consigue transcribir acordes y notas de guitarra a tablaturas. Es importante señalar, que aunque la aplicación cumple con su propósito, queda trabajo por realizar para que pueda ser utilizada en un entorno profesional. |
Palabras clave : | TensorFlow Firebase Flask CNN Flutter |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Fecha de publicación : | 11-jun-2024 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ ![]() |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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Producto_TFG_FerrerRaventosLuis.zip | Aplicación en Flutter | 656,31 MB | Unknown | Visualizar/Abrir |
luisfer91TFG0624memoria.pdf | Memoria del TFG | 8,41 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
luisfer91TFG0624presentacion.pdf | Presentación del TFG | 2,93 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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