Son muchos los estudios propuestos sobre la identificación de instrumentos musicales, pero ninguno ha estado enfocado en instrumentos de cuerda pulsada de la región andina colombiana como lo son: tiple, tiple requinto, guitarra y bandola. Por ello, se propone la identificación de estos utilizando técnicas de aprendizaje de máquina tales como Análisis discriminante, Árbol de Decisión, kNN, SVM, ANNs y utilizando tres métodos de reducción de datos: Feature Selection; PCA con 1, 100 y 1000 componentes principales; y extrayendo las cinco primeras frecuencias parciales junto a sus amplitudes normalizadas. Esta investigación se realizó usando una base de datos de 1000 grabaciones de audio monofónicas, construida a partir del registro de las notas de la primera posición de cada instrumento en formato WAV. Se utilizó como Método de Validación Cruzada con un k igual a cinco para realizar las Matrices de Confusión y Curvas ROC. La mejor Exactitud se alcanzó con ANNs que tuvo un porcentaje de 99,8% en la identificación, además las curvas ROC mostraron un área bajo la curva muy cercana a uno para la guitarra.
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Tobon Gonzalez, I. juliana, & Cortés Osorio, J. A. (2018). Identificación de Instrumentos Musicales de Cuerdas Pulsadas de la Región Andina Colombiana en Solo, Mediante Técnicas de Aprendizaje de Máquina. Revista EIA, 15(30), 177–193. https://doi.org/10.24050/reia.v15i30.1245
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