[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.

[es] Esta tesis estudia la clasi&#64257;cación automática degéneros musicales, basada en el análisis delcontenido de la señal de audio, planteando sus problemas y proponiendo soluciones. Sepropone un estudio de la clasi&#64257;cación de los géneros musicales desde el punto de vista computacional, pero inspirado en teorías de los campos de la musicología y la percepción. De este modo, los experimentos persentados combinan distintos elementos que in&#64258;uyen en el acierto o fracaso de la clasi&#64257;cación, como por ejemplo los descriptores de audio, las técnicas de aprondiza je, etc. El objetivo es comparar y evaluar los resultados obtenidos de estos experimentos para explicar los límites de las tasas de acierto de los algorismos actuales, y proponer nuevas estrategias para superarlos. Además, partiendo del procesado de la información de Audio, se han incluido aspectos musicales y culturales al género que tradicionalmente no han sido tomados en cuenta en los estudios existentes. En este contexto, se propone el estudio de distintas famílias de descriptores de audio referentes al timbre, al ritmo, a la tonalidad o a otros aspectos de la música. Algunos de los descriptores son propuestos por el mismo autor, mientras que otros son perfectamente conocidos. Por otra parte, también se comparan las técnicas de aprendiza je arti&#64257;cial que se usan tradicionalmente, y analizamos su comportamiento en frente de nuestro problema de clasi&#64257;cación. Tambien planteamos una discusión sobre su capacidad para representar los diferentes modelos de clasi&#64257;cación propuestos en el campo de la percepción. Estos resultados de la clasi&#64257;cación se comparan con los resultados de unos tests y encuestas realizados sobre un conjunto de individuos. Como resultado de esta comparativa se propone una arquitectura especí&#64257;ca de clasi&#64257;cadores que tambien está razonada y detallada en el cuerpo de la tesis. Finalmente, se hace un émfasis especial en comparar los resultados de los clasi&#64257;cadores automáticos en distintos escenarios que assumen la mezcla de bases de datos, algunas muy grandes y otras muy pequeñas, etc. Como conclusión, mostraremos como la arquitectura de clasi&#64257;cación propuesta permite romper el límite actual en el ámbito de la classi&#64257;cación automática de géneros musicales.De forma condensada, se puede decir que esta tesis contribuye en el campo de la clasi&#64257;cación de los géneros musicales el los siguientes aspectos: a) Proporciona una revisión multidisciplinar de los géneros musicales y su clasi&#64257;cación; b) Presenta una evaluación cualitativa y cuantitativa de las famílias de descriptores de audio para la clasi&#64257;cación de géneros musicales; c) Evalua los pros y contras de las distintas técnicas de aprendiza je arti&#64257;cial delante del género; d) Propone una arquitectura nueva del clasi&#64257;cador de acuerdo con una visión interdisciplinar de los géneros musicales; e) Analiza el comportamiento de la arquitectura propuesta delante de entornos muy diversos en los que se podria implementar el clasi&#64257;cador.