Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/20.500.14076/21641
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorRodríguez Rafael, Glen Darío-
dc.contributor.authorGarcía Miranda, Erick Franz-
dc.creatorGarcía Miranda, Erick Franz-
dc.date.accessioned2022-01-22T21:25:45Z-
dc.date.available2022-01-22T21:25:45Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/21641-
dc.description.abstractEn este trabajo de investigación, se propone un sistema compositor que genera un acompañamiento musical a partir de una melodía ya existente. El acompañamiento consta de una armonía y una línea de bajo, generadas por un sistema experto y una red neuronal recurrente de memoria de largo plazo (LSTM) respectivamente. El sistema experto fue construido en base al conocimiento de diversos expertos musicales en materia de armonización y la red neuronal fue entrenada con canciones de rock alternativo y funk, usando propagación resistente (Rprop). Asimismo, la arquitectura principal del sistema fue desarrollada en Jython Music, mientras que el motor de inferencia del sistema experto fue desarrollado en Java y la red neuronal fue entrenada en Python. Además, se condujo una encuesta de opinión que evalúa canciones generadas por el sistema compositor y canciones de campañas publicitarias en términos de cuan agradable y original son. Dicha encuesta fue aplicada a una muestra representativa de personas y a un grupo de expertos musicales.es
dc.description.abstractIn this research work, composer system is proposed that generates a musical accompaniment from an existing melody. The accompaniment consists of a harmony and a bass line, generated by an expert system and a recurrent neural network of long-term memory (LSTM) respectively. The expert system was built based on the knowledge of various musical experts in terms of harmonization and the neural network was trained with alternative rock and funk songs, using resistant propagation (Rprop). Also, the main architecture of the system was developed in Jython Music, while the inference engine of the expert system was developed in Java and the neural network was trained in Python. In addition, an opinion poll was conducted that evaluates songs generated by the composer system and songs from advertising campaigns in terms of how good and original they are. This survey was applied to a representative sample of people and a group of musical experts.en
dc.description.uriTesises
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectSistema compositores
dc.subjectRed neuronales
dc.subjectMelodía musicales
dc.titleDesarrollo de un sistema compositor basado en sistemas expertos y redes neuronales para la generación de acompañamiento musicales
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemases
thesis.degree.levelTítulo Profesionales
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases
thesis.degree.programIngenieríaes
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4471-3198es
renati.author.dni70009014-
renati.advisor.dni10062042-
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales
renati.discipline612076-
renati.jurorSotelo Villena, Juan Carlos-
renati.jurorUn Jan Liau Hing, Emilio Alberto-
dc.publisher.countryPEes
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es
Aparece en las colecciones: Ingeniería de Sistemas

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
garcia_me.pdf6,35 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
garcia_me(acta).pdf149,33 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons

Indexado por:
Indexado por Scholar Google LaReferencia Concytec BASE renati ROAR ALICIA RepoLatin UNI