Este es el compilado de todo el trabajo realizado para desarrollar un modelo de inteligencia artificial que pueda de una señal de audio, de 2 segundos, clasficiar e identificar que instrumentos musicales que suenan en el audio.
Se encuentra en este repo
- libro PDF final
- codigo final
- despliegue a produccion
- limpieza de datos
- Adecuacion de los datos de entrada
- extraccion de caracteristicas de datos
- Extracion de componentes principales
- Entrenamiento de diversos modelos desde Deep Learning hasta machine learging, para a modo de comparacion elegir el mas apropiado de los modelos usados
- Creacion de liberias de python para futuros trabajos
- Portabilidad en docker
- Desarrollo de una API que use el modelo
- Despliegue a produccion de la API
- publicado de la API para que cualquiera la pueda portabilizar en su localhost o servidor
- Evidencia en video del funcionamiento de la API
Este proyecto está bajo la Licencia (MIT) - mira el archivo LICENSE.md para detalles
- William Rodriguez - Trabajo Inicial - wisrovi
If you want to cite ProcessAudio in an academic paper, there are two ways to do it.
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APA:
WISROVI, W.S.R.V. (2022). Python with code for TFM 2022 (Version 1.1.0) [Computer Software]. https://github.com/wisrovi/TFM2022
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BibTex:
@software{WISROVI_Instrument_Classifier_2022, author = {WISROVI, William Steve Rodríguez Villamizar}, month = {10}, title = {{Python with code for TFM 2022}}, URL = {https://github.com/wisrovi/TFM2022}, version = {1.1.0}, year = {2022} }
Se usó SemVer para el versionado. Para todas las versiones disponibles, mira los tags en este repositorio.
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