An End-to-End Framework for Audio-to-Score Music Transcription
type: CreativeWork
description: Esta tesis doctoral presenta un nuevo enfoque en el área de la transcripción musical automática (AMT), definiendo la tarea de Audio-to-Score (A2S), que realiza la transcripción musical de extremo a extremo gracias a la capacidad de modelado de problemas que nos ofrecen las redes neuronales profundas. Este enfoque va un paso más allá de los sistemas de transcripción tradicionales, que están basados en predecir notas musicales en el formato de tiempo-frecuencia llamado pianola o piano-roll en inglés. Las principales ventajas del enfoque propuesto frente a los métodos tradicionales son las siguientes: - La salida es una partitura válida de música que puede ser directamente interpretada por músicos o analizada por musicólogos. - La aproximación extremo a extremo evita que los errores de una etapa se propaguen a la siguiente. - No precisa de anotaciones de alineamiento temporal entre el audio de entrada y la partitura de salida, dado que se aprende por el modelo de forma implícita. - Mediante la aproximación extremo a extremo se aprende también un modelo de lenguaje musical que ayuda a reducir los errores de transcripción de manera global.
abstract: Esta tesis doctoral presenta un nuevo enfoque en el área de la transcripción musical automática (AMT), definiendo la tarea de Audio-to-Score (A2S), que realiza la transcripción musical de extremo a extremo gracias a la capacidad de modelado de problemas que nos ofrecen las redes neuronales profundas. Este enfoque va un paso más allá de los sistemas de transcripción tradicionales, que están basados en predecir notas musicales en el formato de tiempo-frecuencia llamado pianola o piano-roll en inglés. Las principales ventajas del enfoque propuesto frente a los métodos tradicionales son las siguientes: - La salida es una partitura válida de música que puede ser directamente interpretada por músicos o analizada por musicólogos. - La aproximación extremo a extremo evita que los errores de una etapa se propaguen a la siguiente. - No precisa de anotaciones de alineamiento temporal entre el audio de entrada y la partitura de salida, dado que se aprende por el modelo de forma implícita. - Mediante la aproximación extremo a extremo se aprende también un modelo de lenguaje musical que ayuda a reducir los errores de transcripción de manera global.
author: Román, Miguel A.
keywords: Transcripción, Música, Redes neuronales, CRNN, CTC
date published: 2021
date modified: 2026-07-24T00:52:23Z
provider: University of Alicante
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: University of Alicante