Revista Iberoamericana de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología (May 2024)
Desarrollo de un modelo de elicitación de emociones a partir de las características de la música. Generación de un sistema recomendado
Abstract
Los factores que motivan la investigación son los siguientes: Los modelos computacionales relacionados con el estudio de la música desde la computación afectiva son pocos, y se encuentran en una etapa temprana de desarrollo. Desde el punto de vista del consumo de la música, las herramientas de computación afectiva podrían en algún momento generar indicadores importantes que permitan comprender la percepción emocional de una persona (o grupos de personas) al escuchar ciertos tipos de piezas musicales. Existen notables desarrollos en el campo del reconocimiento de emociones en la música (Music Emotion Recognition (MER)). Sin embargo, la precisión del proceso de reconocimiento de emociones y sus aplicaciones reales tienen diversas limitaciones. Aunque existen algunos datasets musicales para experimentar en el campo de sistemas recomendadores musicales, el acceso a dichos datasets es limitado. La efectividad de los sistemas recomendadores musicales depende mayormente de los desarrollos obtenidos en los sistemas de MER. En la medida que los recomendadores de piezas musicales evolucionen a mejores resultados, su aplicabilidad generará mayor credibilidad por parte de los usuarios finales (oyentes y artistas), como también una mejor experiencia de uso. El objetivo general de la Tesis consiste en diseñar un sistema recomendador de piezas musicales, a partir de la relación entre las características intrínsecas de la música y las emociones percibidas por el oyente. Los objetivos específicos son los siguientes: 1. Determinar el estado actual de la computación afectiva en cuanto a la medición y reconocimiento de emociones a partir de la estimulación musical. 2. Estudiar las características intrínsecas de la música.
