Recuperación semántica de música utilizando embeddings y modelos de clasificación.

Facultad/Centro: Facultad Matemática y Computacíon
Programa Académico: Ciencias de la Computación
Título: Recuperación semántica de música utilizando embeddings y modelos de clasificación.
Autor: González Ferrales, Niley
Tutor: Almeida Cruz, Yudivián
Fecha de Defensa: 2023
Cantidad de páginas: 46
Grado: Tesis de Diploma
Idioma: spa
Derechos: acceso abierto
Fuente: Scriptorium: Repositorio institucional de tesis de la Universidad de La Habana
Resumen: El lenguaje natural, como una de las interfaces más intuitivas conocidas por los humanos, tiene un potencial significativo como intermediario de muchas tareas que involucran la interacción humano-computadora, especialmente en campos enfocados en aplicaciones como la Recuperación de Información Musical (MIR, por sus siglas en inglés). El objetivo de este estudio fue investigar y diseñar un prototipo para la recuperación de música utilizando texto. Esto implicó recuperar contenido musical de un conjunto de candidatos que mejor coincidiera con una descripción dada en lenguaje natural, una tarea que ha recibido atención limitada en la literatura existen te. Este trabajo exploró un enfoque basado en modelos de MIR para extraer características de bajo y alto nivel de un archivo de música. Estas características se utilizaron para generar descripciones en lenguaje natural. Para recuperar, se utilizaron embeddings de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) para calcular la similitud semántica entre la consulta del usuario y las descripciones de la base de datos. El resultado pro dujo un prototipo prometedor, estableciendo una base sólida para futuros esfuerzos en esta línea de investigación.
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