Miniatura

Fitxers

MITJANS COMA ALBERT_1338767_assignsubmission_file_TFG-Mitjans-Coma-Albert.pdf (14.52 MB)

Tipus de document

Treball de fi de grau

Data de publicació

2020-06

Llicència de publicació

cc-by-nc-nd (c) Mitjans, 2020
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/171413

Visual recognition of guitar chords using neural networks

Títol de la revista

Autors

Director/Tutor

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

Resum

In this paper, we use deep learning to study high-level features for guitar chord detection. In particular, the goal of this project is to build a neural network capable of recognizing finger patterns on the frets of a guitar. Given an input image, the network is able to identify fingers, frets, strings and the corresponding chord. Using a 2-stack Hourglass network for the detection and applying a post-processing algorithm to its corresponding output heatmaps, a 97% accuracy on the detection of chords of 205 different images is obtained

Descripció

Treballs Finals de Grau de Física, Facultat de Física, Universitat de Barcelona, Curs: 2020, Tutor: Artur Carnicer

Matèries

Música per a guitarra, Xarxes neuronals (Informàtica), Treballs de fi de grau

Matèries (anglès)

Guitar music, Neural networks (Computer science), Bachelor's theses

Citació

Col·leccions

Treballs Finals de Grau (TFG) - Física

Citació

MITJANS COMA, Albert. Visual recognition of guitar chords using neural networks. [consulta: 25 de febrer de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/171413]

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre