Se pueden diferenciar los géneros musicales a través de variables físicas y la minería de datos
Resumen:
El Trabajo Final de Máster (TFM) realizado por Manuel López Prieto, en el que exploró la posibilidad de diferenciar géneros musicales utilizando variables físicas y técnicas de minería de datos. El estudio se llevó a cabo como parte del Máster en Estadística y Ciencia de Datos con R, aplicando conocimientos avanzados en estas áreas para analizar la categorización de la música.
Manuel, apasionado por la música y la ciencia de datos, buscaba demostrar que la clasificación de la música en géneros es un proceso complejo y, a veces, innecesario, debido a la naturaleza mestiza de todos los estilos musicales. Su objetivo principal era encontrar evidencia científica que respaldara esta idea, utilizando un enfoque cuantitativo y herramientas estadísticas.
Utilizó el conjunto de datos GTZAN, conocido por su uso en la investigación de reconocimiento de géneros musicales. Este dataset contiene 1000 pistas de audio de 30 segundos. Se analizaron diversas variables como tempo, beats, y coeficientes de frecuencia (mfcc), entre otras. Para el análisis, empleó técnicas como k-medias, PAM, y Análisis de Componentes Principales (PCA), combinadas con Agrupación Jerárquica de Componentes Principales (HCPC).
Los hallazgos permitieron identificar cómo los géneros se agrupan en función de sus características acústicas y rítmicas. Géneros como la música clásica, jazz y blues se distinguieron de estilos más modernos como el rock, pop y hip-hop. La variable tempo fue crucial para entender la diferenciación entre géneros, al igual que el análisis de componentes frecuenciales.
Manuel destaca la importancia de mantener outliers en el análisis, ya que reflejan la diversidad de cada género musical. Aprendió la relevancia del pensamiento crítico y de formular preguntas adecuadas en el análisis de datos, y recomienda a futuros estudiantes disfrutar del proceso de aprendizaje, que, aunque exigente, es enriquecedor. Este TFM ha sido valioso para su desarrollo profesional, abriéndole nuevas oportunidades en el ámbito de la ciencia de datos y en la industria musical.
Autor: Manuel López
Director TFM: Juan Luis López
Fecha: 26/07/2022
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