Resumen:
En el campo de la investigación musical el análisis de pequeños clips de música en categorías como artistas, géneros, años, instrumentos han sido bastante estudiados, en particular por sus aplicaciones comerciales en el mundo real como exploradores de música, servicios de streaming, tiendas de música en línea. En este trabajo de titulación se investiga el desempeño del aprendizaje profundo usando redes neuronales convolucionales en el etiquetado automático de géneros musicales propios de Ecuador como son Marimba, Bomba, Pasillos, Sanjuanito. Para este propósito se generó una base de datos propia para el entrenamiento y otra para evaluación de la red. Utilizando el software Matlab® se implementó una red neuronal, el entrenamiento se lo realizó con una ventana de espectrograma de diferentes tamaños de 1, 2, 3, 4 y 5 segundos respectivamente. Para el clasificador de géneros musicales se realizó un programa que genera un archivo .txt por cada ítem en el cual se guarda la ubicación de cada clip de audio y de esta manera se visualizan los resultados. Una vez entrenada la red se la evaluó en el programa con la segunda base de datos y se analizaron los datos obtenidos midiendo el desempeño de la red neuronal con los diferentes tamaños de ventana utilizados.
