[ca] L'etiquetatge automàtic d'àudio i de música pot augmentar les possibilitats de reutilització de moltes de les bases de dades d'àudio que romanen pràcticament sense etiquetar. En aquesta tesi, abordem la tasca de l'etiquetatge automàtic d'àudio i de música des de la perspectiva de l'aprenentatge profund i, en aquest context, abordem les següents qüestions cientı́fiques: (i) Quines arquitectures d'aprenentatge profund són les més adients per a senyals d'àudio (musicals)? (ii) En quins escenaris és viable que els models d'aprenentatge profund processin directament formes d'ona? (iii) Quantes dades es necessiten per dur a terme estudis d'investigació en aprenentatge profund? Per tal de respondre a la primera pregunta (i), proposem utilitzar xarxes neuronals convolucionals motivades musicalment i avaluem diverses arquitectures d'aprenentatge profund per a àudio a un baix cost computacional. Al llarg de les nostres investigacions, trobem que els coneixements previs que tenim sobre la música i l'àudio ens poden ajudar a millorar l'eficiència, la interpretabilitat i el rendiment dels models d'aprenentatge basats en espectrogrames. Per a les preguntes (ii – iii) estudiem com el SampleCNN, un model d'aprenentatge profund que processa formes d'ona, funciona quan disposem de quantitats variables de dades d'entrenament — des de 25k cançons fins a 1'2M cançons. En aquest estudi, comparem el SampleCNN amb una arquitectura basada en espectrogrames que està motivada musicalment. Els resultats experimentals que obtenim indiquen que, en escenaris on disposem de suficients dades, els models d'aprenentatge profund que processen formes d'ona (com el SampleCNN) poden aconseguir millors resultats que els que processen espectrogrames. Finalment, per tal d'intentar respondre a la pregunta (iii), també investiguem si una regularització severa de l'espai de solucions, les xarxes prototipades, l'aprenentatge per transferència de coneixement, o la seva combinació, poden permetre als models d'aprenentatge profund obtenir més bons resultats en escenaris on no hi ha gaires dades d'entrenament. Els resultats dels nostres experiments indiquen que l'aprenentatge per transferència de coneixement i les xarxes prototipades són estratègies útils quan les dades d'entrenament no són abundants.

[en] Automatic music and audio tagging can help increase the retrieval and re-use possibilities of many audio databases that remain poorly labeled. In this dissertation, we tackle the task of music and audio tagging from the deep learning perspective and, within that context, we address the following research questions: (i) Which deep learning architectures are most appropriate for (music) audio signals? (ii) In which scenarios is waveform-based end-to-end learning feasible? (iii) How much data is required for carrying out competitive deep learning research? In pursuit of answering research question (i), we propose to use musically motivated convolutional neural networks as an alternative to designing deep learning models that is based on domain knowledge, and we evaluate several deep learning architectures for audio at a low computational cost with a novel methodology based on non-trained (randomly weighted) convolutional neural networks. Throughout our work, we find that employing music and audio domain knowledge during the model's design can help improve the efficiency, interpretability, and performance of spectrogram-based deep learning models. For research questions (ii) and (iii), we perform a study with the SampleCNN, a recently proposed end-to-end learning model, to assess its viability for music audio tagging when variable amounts of training data —ranging from 25k to 1.2M songs— are available. We compare the SampleCNN against a spectrogram-based architecture that is musically motivated and conclude that, given enough data, end-to-end learning models can achieve better results. Finally, throughout our quest for answering research question (iii), we also investigate whether a naive regularization of the solution space, prototypical networks, transfer learning, or their combination, can foster deep learning models to better leverage a small number of training examples. Results indicate that transfer learning and prototypical networks are powerful strategies in such low-data regimes.