| dc.description.abstract | En las agrupaciones musicales sinfónicas, existen ocasiones donde no se consigue un buen balance auditivo. Esto es generalmente ocasionado por enmascaramientos de unos instrumentos con otros. Asimismo, a la hora de llevar a cabo un acto musical,no se consideran diferentes factores como el nivel sonoro, que por lo general es un inconveniente a nivel acústico al no contemplar los efectos del escenario cuando no es un espacio adecuado para tal fin. Esto genera que el público no reciba de manera idónea lo que los músicos quieren interpretar. De acuerdo con lo anterior, es importante comprender que los instrumentos cuentan con un timbre y una proyección sonora diferente, la cual está ligada a la misma naturaleza del instrumento(material, estructura, forma de ensamble, boquilla). Aun así, surgen preguntas dentro de la investigación de estas temáticas: ¿es posible identificar instrumentos musicales desde las aplicaciones tecnológicas?¿es posible reconocer un instrumento musical en contextos polifónicos?¿qué características auditivas diferencian un instrumento musical de otro? Este tipo de cuestionamientos permiten reconocer la importancia de la singularidad de cada instrumento musical y cómo desde su naturaleza misma conforman un conjunto sonoro con otros instrumentos, brindando texturas y colores al oído humano durante una interpretación o acto musical. Así como cada voz humana tiene un timbre en específico y puede ser identificable al oído humano cada vez que se percibe, los instrumentos cuentan con características sonoras que los hacen únicos, es por lo que el presente trabajo de grado evalúa la implementación de un algoritmo que posibilite reconocer y clasificar un conjunto de instrumentos musicales compuesto por clarinete, flauta traversa, trombón y timbales sinfónicos en contextos polifónicos. Para ello se evalúan tres diferentes técnicas desclasificación con el fin de elegir la de mejor desempeño, para con esta implementar un sistema de clasificación de instrumentos musicales a partir delas características de los sonidos generados por estos, extrayendo sus coeficientes MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficientpor sus siglas en inglés).Adicionalmente, se evalúa la pertinencia para implementar este sistema de clasificación en un sistema embebido de cómputo reducido, proponiendo el protocolo MQTT para la transmisión del instrumento identificado. | spa |
