DOI: 10.5281/zenodo.15653234
title: Repositorio de datos y archivos TFG – Inteligencia Artificial en el Mastering de Audio

description: Este repositorio reúne todos los materiales utilizados y generados durante la elaboración del Trabajo de Fin de Grado titulado “El uso de la inteligencia artificial en el mastering de audio: un análisis comparativo entre métodos tradicionales, automatizados e híbridos”, realizado por Miguel Aponte Navia.

El objetivo principal de este conjunto de archivos es facilitar el acceso transparente y reproducible a los datos y herramientas de análisis empleados en el proyecto. Los recursos aquí disponibles permiten consultar, replicar y auditar tanto los procedimientos técnicos como los resultados obtenidos, en especial aquellos vinculados a las pruebas de percepción realizadas con oyentes.

 

 

Contenido del repositorio

1. Bases de datos de respuestas





respuestas_bd_ancho.csv




respuestas_bd_largos.csv




respuestas_bd.xlsx




Respuestas_Estructuradas_Originales.xlsx



Contienen los datos recogidos mediante el cuestionario online, tanto en formato ancho como largo, estructurados para su análisis estadístico con software como JASP, SPSS o R.

2. Archivos de análisis en JASP





respuestas_bd_ancho.jasp




respuestas_bd_largo.jasp



Archivos con las pruebas estadísticas realizadas en JASP, incluyendo análisis de independencia, modelos lineales generalizados mixtos, tablas de contingencia y más.

3. Exportaciones HTML de resultados





respuestas_bd_ancho.html




respuestas_bd_largo.html



Exportaciones navegables del entorno JASP, útiles para revisar los análisis sin necesidad de abrir el software original.

4. Capturas de pantallas de resultados





Imágenes en formato .png utilizadas en el documento final del TFG para representar visualmente los datos analizados (tablas, gráficos, resultados de pruebas estadísticas).



5. Audios utilizados en el estudio 





Másters exportados para cada uno de los estilos musicales considerados.




Clasificación por tipo de máster (manual, automatizado, híbrido), codificados para mantener el anonimato durante las pruebas de escucha.



6. Proyectos de mezcla y mástering 





Sesiones de trabajo originales en DAW (Pro Tools), correspondientes a las distintas metodologías aplicadas.



 

 

Consideraciones metodológicas





Todos los audios han sido normalizados siguiendo la recomendación de LUFS -14, a fin de asegurar una comparabilidad realista y coherente con los entornos actuales de reproducción digital.




Las pruebas de percepción se han realizado en condiciones controladas, pero orientadas a simular el contexto de escucha común del usuario medio.




Las decisiones metodológicas, tales como la estructuración de respuestas o la agrupación de categorías para ciertos análisis estadísticos, se detallan en el cuerpo del TFG.



 

 

Licencia

Este repositorio está disponible bajo la licencia Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Se permite su uso, distribución y modificación con la condición de citar adecuadamente al autor y el trabajo original.

 

 

Autoría

Miguel Aponte NaviaGrado en Producción Musical para la Industria del Entretenimiento (PMIE)Universitat de Barcelona (ENTI - centro adscrito)Curso académico 2024-2025