Identificación de Instrumentos Musicales utilizando Análisis de Señales (MFCC) e Inteligencia Artificial

Resumen

La música ayuda a crear una identidad cultural a cada persona y su aporte en cada cultura genera cualidades artísticas en cada región geográfica. En la actualidad, el desarrollo de la tecnología ha ayudado a tener una evolución constante de cómo se crea la música digital. Esta evolución ha permitido una mayor accesibilidad a diferentes contenidos de archivos musicales además presenta un campo emergente con nueva información, características distintivas y con ello nuevas problemáticas a resolver. La Identificación de Instrumentos Musicales ha despertado el interés de los investigadores en los campos de la inteligencia artificial y análisis de señales. En este trabajo, se propone un modelo de identificación de instrumentos musicales, utilizando el conjunto de audios Sound Samples, desarrollado por Philharmonia Orchestra (s. f.), mediante el uso de las técnicas de Aprendizaje de Máquina, como el Perceptrón Multicapa (MLP por sus siglas en inglés, Multi-layer Perceptron). Estas mismas serán utilizadas para el entrenamiento y posteriormente la evaluación del sistema mediante métricas como la Precisión, Exactitud, F1 score y Recall, contribuyendo al conocimiento en Inteligencia Artificial.