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• W628637088 abstract "En el campo del tratamiento digital de la senal, la separacion de fuentes consiste en la obtencion de las senales originales que han sido mezcladas en un conjunto de senales observadas. Las soluciones a este problema se han estudiado ampliamente para senales musicales. Hay dos limitaciones principales para su adopcion generalizada. En algunos casos la alta latencia y coste computacional es el mayor obstaculo. En un segundo escenario, la calidad de los resultados es insuficiente. Gran parte de la investigacion se ha enfocado en la mejora de la calidad de separacion de la musica en condiciones generales, pero pocos estudios se han centrado en el desarrollo de tecnicas de baja latencia y bajo coste computacional de mezclas monoaurales, asi como en la calidad de separacion de instrumentos especificos. Esta tesis propone metodos para tratar estos temas en cada uno de los casos de forma independiente. En primer lugar, nos centramos en los metodos con un bajo coste computacional y baja latencia. Proponemos el uso de la regularizacion de Tikhonov como metodo de descomposicion del espectro en el contexto de baja latencia. Lo comparamos con las tecnicas existentes en tareas de estimacion y seguimiento de los tonos, que son pasos cruciales en muchos metodos de separacion. A continuacion utilizamos y evaluamos el metodo de descomposicion del espectro en tareas de separacion de voz cantada, bajo y percusion. En segundo lugar, proponemos varios metodos de alta latencia que mejoran la separacion de la voz cantada, gracias al modelado de componentes que a menudo no se toman en cuenta, como la respiracion y las consonantes. Finalmente, exploramos el uso de correlaciones temporales y anotaciones manuales para mejorar la separacion de los instrumentos de percusion y senales musicales polifonicas complejas." @default.
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