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Título

Reconocimiento automático de partituras para guitarra por medio de visión artificial y redes neuronales artificiales

Autor

Jeferson Camilo Varela Cañón

Tutor 1

Patiño Forero, Álvaro Antonio

Resumen

Cuando se comienza a tomar lecciones de guitarra, el primer elemento de aprendizaje son las acordes básicos (Do, Re, Mi, Fa, Sol, La, Si) o notas naturales. La tablatura es el siguiente paso donde explícitamente se indica la posición de los dedos en el diapasón, este método es sencillo pero carece de información al momento de interpretar; por ello es necesario leer la partitura musical, siendo una tarea complicada para muchas personas que hasta ahora inician con el aprendizaje retrasando así el mismo; mediante el reconocimiento de imágenes, algoritmo OCR(Optical Carácter Recognition) y RNA (Redes Neuronales Artificiales) se desarrolló una aplicación capaz de leer la partitura por medio de visión artificial y traducirla de forma gráfica con la posición de la mano en el diapasón.

Palabras clave

Guitarra - Equipo electrónico, Visión artificial, Redes neuronales (Computadores), Aplicaciones compuestas (Computadores), Lectura musical, Lectura y ejecución de partituras, Guitar - Electronic equipment, Artificial vision, Neural networks (Computer science), Composite applications (Computer science), Sight-reading (Music), Score reading and playing, Algoritmos computacionales, Computer algorithms

Tipo de documento

Trabajo de grado - Pregrado

Licencia Creative Commons

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-No Derivative Works 4.0 License.

Fecha de elaboración

1-1-2018

Programa académico

Ingeniería en Automatización

Facultad

Facultad de Ingeniería

Citación recomendada

Varela Cañón, J. C. (2018). Reconocimiento automático de partituras para guitarra por medio de visión artificial y redes neuronales artificiales. Retrieved from https://ciencia.lasalle.edu.co/ing_automatizacion/148

Publisher

Universidad de La Salle. Facultad de Ingeniería. Ingeniería en Automatización