[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.

[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.