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Piano Note Recognition: Classification Aided by Convolutional Neural Networks

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Piano Note Recognition: Classification Aided by Convolutional Neural Networks

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dc.contributor.advisor Linares Pellicer, Jordi Joan es_ES
dc.contributor.advisor Jakonen, Ismo es_ES
dc.contributor.author Girbés Mínguez, Juan es_ES
dc.date.accessioned 2022-04-27T14:57:28Z
dc.date.available 2022-04-27T14:57:28Z
dc.date.created 2021-07-02
dc.date.issued 2022-04-27 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/182214
dc.description.abstract [ES] Una tarea que humanos pueden realizar con facilidad es el reconocimiento de notas de piano. Por ello he decidido usar una Red Neuronal Convolucional para enfrentar este problema. El entrenamiento se hizo vía un dataset que fue generado por software. Este problema también se expandió a casos de sonido de fondo aleatorio. Dado que el dataset es muy robusto y es relativamente simple, el objetivo fue alcanzado con creces. En diferentes pruebas con distintos datasets, siempre la Red consigue predecir con una precisión mejor al 95%. es_ES
dc.description.abstract [EN] Artificial Neural Networks has changed how we solve problems that seemed unsolvable. One of such problems is audio recognition. The aim of the thesis was to recognize piano musical notes using neural networks. In this case, it was chosen the task of Note Identification, a task that most humans are not capable. It was tackled using a Convolutional Neural Network, as a problem of Supervised Learning. The Dataset was generated specially for this work, and in some cases, it was mixed with background rain noise. Even was expanded to the recognition of chords. Neural network efficiency was quantified as the recognition accuracy in unseen data. A Convolutional Neural Network was created that recognized piano notes. Accuracy was 100% for one note, and 96.94% for 3-note chords with background noise. In conclusion, Convolutional Neural Network allows the recognition of notes in environments with background noise. This approach could be used for more complex recognitions, including other instruments or sounds. es_ES
dc.format.extent 59 es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reconocimiento (by) es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Red neuronal es_ES
dc.subject Inteligencia artificial es_ES
dc.subject Notas de piano es_ES
dc.subject Reconocimiento de audio es_ES
dc.subject Neural network es_ES
dc.subject Artificial intelligence es_ES
dc.subject Piano notes es_ES
dc.subject Audio recognition es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title Piano Note Recognition: Classification Aided by Convolutional Neural Networks es_ES
dc.title.alternative Reconocimiento de Notas de Piano: Clasificación Usando una Red Neuronal Convolucional es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Alcoy - Escola Politècnica Superior d'Alcoi es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial - Institut Universitari Valencià de Recerca en Intel·ligència Artificial es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Girbés Mínguez, J. (2021). Piano Note Recognition: Classification Aided by Convolutional Neural Networks. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/182214 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\143086 es_ES


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