[ca] Aquesta tesi versa sobre la classi&#64257;cació automàtica de gèneres musicals, basada en l'anàlisi del contingut del senyal d'àudio, plantejant-ne els problemes i proposant solucions. Es proposa un estudi de la classi&#64257;cació de gèneres musicals des del punt de vista computacional però inspirat en teories dels camps de la musicologia i de la percepció. D'aquesta manera, els experiments presentats combinen diferents elements que in&#64258;ueixen en l'encert o fracàs de la classi&#64257;cació, com ara els descriptors d'àudio, les tècniques d'aprenentatge, etc. L'objectiu és avaluar i comparar els resultats obtinguts d'aquests experiments per tal d'explicar els límits d'encert dels algorismes actuals, i proposar noves estratègies per tal de superar-los. A més a més, partint del processat de la informació d'àudio, s'inclouen aspectes musicals i culturals referents al gènere que tradicionalment no han estat tinguts en compte en els estudis existents. En aquest context, es proposa l'estudi de diferents famílies de descriptors d'àudio referents al timbre, ritme, tonalitat o altres aspectes de la música. Alguns d'aquests descriptors són proposats pel propi autor mentre que d'altres ja són perfectament coneguts. D'altra banda, també es comparen les tècniques d'aprenentatge arti&#64257;cial que s'usen tradicionalment en aquest camp i s'analitza el seu comportament davant el nostre problema de classi&#64257;cació. També es presenta una discussió sobre la seva capacitat per representar els diferents models de classi&#64257;cació proposats en el camp de la percepció. Els resultats de la classi&#64257;cació es comparen amb un seguit de tests i enquestes realitzades sobre un conjunt d'individus. Com a resultat d'aquesta comparativa es proposa una arquitectura especí&#64257;ca de classi&#64257;cadors que també està raonada i explicada en detall. Finalment, es fa un especial èmfasi en comparar resultats dels classi&#64257;cadors automàtics en diferents escenaris que pressuposen la barreja de bases de dades, la comparació entre bases de dades grans i petites, etc. A títol de conclusió, es mostra com l'arquitectura de classi&#64257;cació proposada, justi&#64257;cada pels resultats dels diferents anàlisis, pot trencar el límit actual en tasques de classi&#64257;cació automàtica de gèneres musicals. De manera condensada, es pot dir que aquesta tesi contribueix al camp de la classi&#64257;cació de gèneres musicals en els següents aspectes: a) Proporciona una revisió multidisciplinar delsgèneres musicals i la seva classi&#64257;cació; b)Presenta una avaluació qualitativa i quantitativa de les famílies de descriptors d'àudio davant el problema de la classi&#64257;cació de gèneres; c) Avalua els pros i contres de les diferents tècniques d'aprenentatge arti&#64257;cial davant el gènere; d) Proposa una arquitectura nova de classi&#64257;cador d'acord amb una visió interdisciplinar dels gèneres musicals; e) Analitza el comportament de l'arquitecturaproposada davant d'entorns molt diversos en el que es podria implementar el classi&#64257;cador.

[en] This dissertation presents, discusses, and sheds some light on the problems that appear when computers try to automatically classify musical genres from audio signals. In particular, a method is proposed for the automatic music genre classification by using a computational approach that is inspired in music cognition and musicology in addition to Music Information Retrieval techniques. In this context, we design a set of experiments by combining the different elements that may affect the accuracy in the classification (audio descriptors, machine learning algorithms, etc.). We evaluate, compare and analyze the obtained results in order to explain the existing glass-ceiling in genre classification, and propose new strategies to overcome it. Moreover, starting from the polyphonic audio content processing we include musical and cultural aspects of musical genre that have usually been neglected in the current state of the art approaches. This work studies different families of audio descriptors related to timbre, rhythm, tonality and other facets of music, which have not been frequently addressed in the literature. Some of these descriptors are proposed by the author and others come from previous existing studies. We also compare machine learning techniques commonly used for classification and analyze how they can deal with the genre classification problem. We also present a discussion on their ability to represent the different classification models proposed in cognitive science. Moreover, the classification results using the machine learning techniques are contrasted with the results of some listening experiments proposed. This comparison drive us to think of a specific architecture of classifiers that will be justified and described in detail. It is also one of the objectives of this dissertation to compare results under different data configurations, that is, using different datasets, mixing them and reproducing some real scenarios in which genre classifiers could be used (huge datasets). As a conclusion, we discuss how the classification architecture here proposed can break the existing glass-ceiling effect in automatic genre classification. To sum up, this dissertation contributes to the field of automatic genre classification: a) It provides a multidisciplinary review of musical genres and its classification; b) It provides a qualitative and quantitative evaluation of families of audio descriptors used for automatic classification; c) It evaluates different machine learning techniques and their pros and cons in the context of genre classification; d) It proposes a new architecture of classifiers after analyzing music genre classification from different disciplines; e) It analyzes the behavior of this proposed architecture in different environments consisting of huge or mixed datasets.