Implementación y Evaluación de Modelos de Deep Learning para el Reconocimiento de Emociones Musicales

Maqueda Acal, Antonio

dc.contributor.advisor	Iglesias Pérez, Sergio
dc.contributor.author	Maqueda Acal, Antonio
dc.date.accessioned	2026-09-12T16:15:01Z
dc.date.available	2026-09-12T16:15:01Z
dc.date.issued	2026-05
dc.identifier.citation	Maqueda Acal, A. (2026). Implementación y Evaluación de Modelos de Deep Learning para el Reconocimiento de Emociones Musicales[Trabajo Fin de Estudios, Universidad Europea de Madrid]. Repositorio de Trabajos Fin de Estudios TITULA	es
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12880/16159
dc.description.abstract	Evaluación comparativa de arquitecturas de deep learning para el reconocimiento automático de emociones musicales a partir de audio (CNN, CRNN y Transformers). Se realiza un análisis detallado por etiqueta y validación estadística, destacando la importancia del modelado temporal y del desbalance en clasificación multi‑etiqueta	es
dc.language.iso	esp	es
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional	es
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	es
dc.title	Implementación y Evaluación de Modelos de Deep Learning para el Reconocimiento de Emociones Musicales	es
dc.type	TFM	es
dc.description.affiliation	Universidad Europea de Madrid	es
dc.description.degree	Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)	es
dc.rights.accessRights	openAccess	es
dc.subject.keyword	Big Data	es
dc.subject.keyword	Inteligencia Artificial	es
dc.subject.keyword	Reconocimiento de Emociones	es
dc.description.methodology	virtual
dc.subject.sdg	Goal 9: Build resilient infrastructure, promote sustainable industrialization and foster innovation

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Nombre: AntonioMaquedaAcal_TFM.pdf

Tamaño: 4.171Mb

Formato: PDF

Tipo de contenido: TFM

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