Separación de fuentes auditivas para pedagogía musical

Abstract

Harmonics espera apoyar a la pedagogía musical, ofreciendo un producto concreto con el cual los interesados en aprender a tocar un instrumento puedan practicar. Se entrenó un modelo para identificar y aislar las pistas singulares de una canción, por medio de TensorFlow y herramientas para realizar la separación de fuentes auditivas y producir partituras genuinas, basadas en un algoritmo de transcripción musical (para pianos, bajos, batería y voz, específicamente), que los principiantes puedan visualizar, editar y descargar (en formatos .PDF y .MIDI), ajustándose a su ritmo de práctica. Se consideraron tres métodos de separación de fuentes, bajo las siguientes restricciones: emplear una única canción como archivo de entrada, que ésta fuera moderadamente compleja (compuesta por un conjunto de entre tres y seis instrumentos) y que la cantidad de muestras –canciones compuestas por instrumentos relevantes y pistas de cada instrumento por separado– aptas para el entrenamiento del modelo, sean sumamente escasas.

Keywords

• Aprendizaje de máquina
• Separación de fuentes auditivas
• Generación de partituras
• Aplicación web