[en] This Bachelor Thesis is framed within the area of audio segmentation, as it is focused in the detection of musical contents in audio signals. Musicality is a more subjective property of audio signals than, for example, speech activity, so it is necessary to define which objective properties of the signal will be relevant when assessing whether there is music present in it or not. The features evaluated as traces of musicality are the presence of a rhythmic beat and the harmony (chromaticity) found in the frequency spectrum of the signal. Our system bases its decisions in both components: rhythm and harmony. For that purpose, it uses two specific detectors, each one focused in one of the components. These detectors can work together to detect different kinds of musical contents, but they can also run separately to segment the audio based only on rhythm or harmony. The rhythm detector mainly evaluates the periodicity found in the local energy of the audio signal. This periodicity can be quantified building and analyzing the autocorrelation matrix of the audio. These matrices show the evolution of the autocorrelation function along the audio signal. On its side, the harmony detector starts from the chromagram matrix of the audio, a spectral representation derived from the Short-Time Fourier Transform (STFT). Unlike the spectrogram representation, a chromagram clusters the spectral components belonging to the same musical note, showing if the spectral distribution stimulates certain notes more than others, suggesting the existence of harmony. The realization of this Bachelor Thesis also includes some performance tests using the ATVS-Radio database, which contains 25 hours of audio with music and speech activity tags.

[es] Este Trabajo Fin de Grado se encuadra en el ámbito de la segmentación de audio, más concretamente en la detección de contenidos musicales en señales de audio. Al ser la musicalidad una propiedad de las señales de audio más subjetiva que, por ejemplo, la presencia de voz hablada, es necesario establecer qué propiedades objetivas de la señal de audio influirán en la decisión sobre presencia o ausencia de música. Para el desarrollo de este trabajo, se toman como referencias de la musicalidad de un audio la presencia de un pulso rítmico en su evolución temporal y la aparición de armonía o cromaticidad en sus componentes frecuenciales. El sistema desarrollado en este TFG toma las decisiones de detección de música a partir de los dos componentes citados: ritmo y armonía. Para ello, cuenta con dos detectores dedicados a cada uno de los componentes, que pueden funcionar conjuntamente para detectar la presencia de contenidos musicales, pero también por separado para segmentar la señal en función del ritmo o de la armonía. El detector de ritmo se basa, principalmente, en la periodicidad de la energía localizada de la señal de audio. Esta periodicidad puede cuantificarse mediante la construcción y el análisis de matrices de autocorrelación, que contienen la evolución de la función autocorrelación a lo largo de la duración de la señal de audio. Por otra parte, el detector de armonía o cromaticidad parte del cálculo del cromagrama, una representación espectral basada en la Transformada de Fourier de Tiempo Corto, o ShortTime Fourier Transform (STFT). La peculiaridad de un cromagrama frente a un espectrograma es que acumula las componentes frecuenciales pertenecientes a una misma nota musical, permitiendo observar si existe una distribución del espectro que favorezca ciertas notas, denotando la presencia de armonía. En el desarrollo de este trabajo también se incluyen pruebas de rendimiento sobre la base de datos ATVS-Radio, que contiene 25 horas de audio etiquetado según la presencia de música y de voz