Separación de fuentes auditivas para pedagogía musical

• Lancheros-Molano, Randy Darrell ^[1] ; Triana-Perez, Juan Sebastián ^[1] ; Castañeda-Chaparro, Juan Felipe ^[1] ; Gutiérrez-Naranjo, Felipe Andrés ^[1] ; Rueda-Olarte, Andrea del Pilar ^[1]
  1. [1] Pontífica Universidad Javeriana

     Pontífica Universidad Javeriana

     Colombia

     
• Localización: Revista Colombiana de Computación, ISSN 1657-2831, ISSN-e 2539-2115, Vol. 22, Nº. 1, 2021 (Ejemplar dedicado a: Revista Colombiana de Computación), págs. 22-33
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Sound source separation for musical pedagogy
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• Resumen
  • español

    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.

  • English

    Harmonics hopes to support musical pedagogy, offering a concrete product with which those interested in learning to play an instrument can practice. We trained a model to identify and isolate the singular tracks of a song through TensorFlow and tools to make the separation of auditory sources and produce genuine sheet music, based on a musical transcription algorithm (specifically for pianos, basses, drums, and voice) that beginners can visualize, edit, and download (in .PDF and .MIDI formats), adjusting at their own pace. Three methods of source separation were considered, under the following restrictions: Use a single song as an input file, which it was moderately complex (composed of a set of between three and six instruments), and that the number of samples -songs composed by relevant instruments and tracks of each standalone instrument - suitable for model training, would be extremely scarce.