PREDICCIÓN DE EMOCIONES A PARTIR DE CARACTERÍSTICAS DE AUDIO MUSICAL UTILIZANDO TÉCNICAS DE APRENDIZAJE MÁQUINA

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dc.contributor.authorIglesias Cuevas, Víctor
dc.date.accessioned2024-07-30T08:00:03Z
dc.date.available2024-07-30T08:00:03Z
dc.date.issued2024-07-24
dc.descriptionTrabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: Rebeca Goya Esteban
dc.description.abstractEste Trabajo de Fin de Grado tiene como objetivo desarrollar una aplicación de reconocimiento de emociones en la música (Music Emotion Recognition, MER) utilizando técnicas de aprendizaje máquina (Machine Learning). La aplicación está diseñada para predecir las emociones musicales a través de las características acústicas de las canciones.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/39079
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carlos
dc.rights
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.uri
dc.subjectmusic
dc.subjectemotion
dc.subjectrecognition
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectMER
dc.titlePREDICCIÓN DE EMOCIONES A PARTIR DE CARACTERÍSTICAS DE AUDIO MUSICAL UTILIZANDO TÉCNICAS DE APRENDIZAJE MÁQUINA
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/studentThesis

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Nombre:
2023-24-EIF-JL-2039-2039038-v.iglesiasc-MEMORIA.pdf
Tamaño:
1.06 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Memoria del TFG
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