[en] The target of this project is to develop a system capable of identifying and segmenting audio radio at different acoustic classes using musical features. There has been performed a study in the state of the art in the field of audio segmentation, analysing the algorithms and techniques most used as well as the databases most influential in the literature. The developed algorithm uses statistical models based on Gaussian Mixtures Models (GMM-UBM) using features based on spectral chromatic entropy, extracted from the audio database provided by the ALBAYZIN 2010 evaluation in audio segmentation. The implemented system is divided into seven sub-tasks, identifying a different type of audio per task. Among these sub-tasks we can found a discriminator system between voice and music or a voice activity detector. The results have been compared and merged with the system presented by the research group ATVS in evaluation of audio segmentation ALBAYZIN 2010. Even with lower yields, thanks to the merger, we can improve the overall performance of both systems. During the execution of this final project there has been made other contributions in the field of Music Information Retrieval (MIR), developing two systems in audio music similarity and audio cover song identification. The audio cover song identification system has been the basis for the generation of the material used in the practices of Tecnologías de Audio course, 4th year of the Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación of the Universidad Autónoma de Madrid.

[es] El objetivo de este proyecto es el de desarrollar un sistema capaz de identificar y segmentar audio radiofónico en distintas clases acústicas utilizando características musicales. Se ha realizado un estudio sobre el estado del arte en el campo de la segmentación de audio, analizando los algoritmos y técnicas más utilizadas así como las bases de datos con más influencia de la literatura. El algoritmo desarrollado hace uso de modelos estadísticos basados en mezcla de gaussianas (GMM-UBM) a partir de características basadas en la entropía cromática espectral, extraída del audio de la base de datos proporcionada por la evaluación ALBAYZIN 2010 de segmentación de audio. El sistema implementado se divide en siete sub-tareas, identificando en cada una de ellas un tipo de audio distinto. Entre estas sub-tareas se pueden encontrar sistemas como un discriminador de voz/música o un detector de actividad de voz, entre otros. Los resultados obtenidos se han comparado y fusionado con el sistema presentado por el grupo de investigación ATVS en la evaluación de segmentación de audio ALBAYZIN de 2010. Aun teniendo rendimientos inferiores, gracias a la fusión se llega a mejorar el rendimiento global de ambos sistemas. Durante la ejecución de este proyecto fin de carrera se han realizado otras contribuciones en el campo de la Recuperación de Información Musical (MIR), desarrollando dos sistemas en las tareas de similitud de audio musical e identificación de versiones musicales. El sistema de identificación de versiones musicales ha servido de base para la generación del material utilizado en las prácticas de la asignatura Tecnologías de Audio, de 4° curso del Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación de la Universidad Autónoma de Madrid.