Descripción del proyecto
LA GENERACION DE MODELOS DE CONOCIMIENTO A PARTIR DEL ANALISIS DE GRANDES COLECCIONES DE DATOS ES UNO DE LOS RETOS MAS IMPORTANTES EN EL CAMPO DE LAS TECNOLOGIAS DE PROCESADO Y RECUPERACION DE INFORMACION, EN EL CAMPO DE PROCESADO DE INFORMACION MUSICAL, SE HAN INVESTIGADO UNA SERIE DE ALGORITMOS QUE PERMITEN CARACTERIZAR LA SEÑALES DE AUDIO Y QUE PUEDEN SER USADOS EN VARIOS PROBLEMAS DE DESCRIPCION DE MUSICA, NO OBSTANTE, LA MAYOR LIMITACION PARA CONSEGUIR ALGORITMOS MAS PRECISOS Y QUE PERMITAN UNA DESCRIPCION SEMANTICA DEL AUDIO ES LA FALTA DE BASES DE DATOS COMPLETAS Y REPRESENTATIVAS DEL MUNDO REAL PARA ENTRENAR MODELOS, Y LA FALTA DE DESCRIPTORES DE AUDIO ROBUSTOS Y CON UN SIGNIFICADO MUSICAL, EL OBJETIVO DEL PROYECTO MINGUS ES HACER FRENTE A ESOS DOS RETOS Y CONSEGUIR QUE LOS ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING PARA LA ANOTACION SEMANTICA DE AUDIO SEAN MAS EFECTIVOS, EN ESTE PROYECTO PONDREMOS EL FOCO EN LAS METODOLOGIAS PARA CONSTRUIR MODELOS DE CONOCIMIENTO A PARTIR DE BASES DE DATOS CONSTRUIDAS POR COMUNIDADES DE USUARIOS Y A PARTIR DEL DESARROLLO DE NUEVOS DESCRIPTORES DE AUDIO O MEJORA DE LOS EXISTENTES, LOS NUEVOS MODELOS E DESCRIPTORES NOS PERMITIRAN ESTRUCTURAR MEJOR LA INFORMACION MUSICAL, Y DEMOSTRAREMOS SU UTILIDAD EN DOS CASOS DE USO ESPECIFICOS: LA EXPLORACION MUSICAL Y LA CREACION MUSICAL, APARTE DE ESTOS DOS CASOS DE USO, LOS RESULTADOS DEL PROYECTO SERAN RELEVANTES PARA OTRAS APLICACIONES DE AUDIO SEMANTICO Y, EN GENERAL, COMO UNA METODOLOGIA Y EJEMPLO QUE PUEDE SER APLICADO EN OTROS TIPOS DE DATOS MULTIMEDIA, PROCESADO DE INFORMACIÓN MUSICAL\RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN MUSICAL\DESCRIPCIÓN DE CONTENIDO DE AUDIO\AUDIO SEMÁNTICO