Datasets:
File size: 2,860 Bytes
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language: es
license: apache-2.0
tags:
- audio
- music
- evaluation
- transcription
- cornet
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# CornetAI Evaluation Dataset: Conjunto de Referencia para Calificación Musical
Este conjunto de datos ha sido desarrollado por **Juan Francisco Morales Pérez** como parte de su Trabajo de Fin de Grado en la **Universidad de Almería (UAL)**. Este repositorio contiene los archivos de referencia (*Ground Truth*) necesarios para el funcionamiento del módulo de calificación del sistema CornetAI.
## Propósito del Dataset
Este conjunto de datos está específicamente diseñado para la fase de inferencia y evaluación técnica. Se utiliza como el estándar de comparación frente al cual el script `calificador.py` evalúa las interpretaciones en formato de audio de los usuarios.
## Contenido y Estructura
El dataset se compone de archivos MIDI de alta precisión que representan la "partitura ideal" de diversos ejercicios y fragmentos musicales de dichos ejercicios bien ejecutados de corneta española (tercera voz):
* **Archivos MIDI de Referencia**: Contienen las anotaciones exactas de tiempo (*onsets*) y altura de nota (*pitch*) utilizadas para calcular la desviación de la ejecución real.
* **Mapeo de Notas**: Las referencias están ajustadas a la tesitura específica de la corneta española, permitiendo al sistema identificar notas como Sol, La, Do, Re y Mi en sus octavas correspondientes.
## Integración con el Sistema CornetAI
Este dataset es indispensable para la ejecución del módulo de calificación. El flujo de trabajo técnico es el siguiente:
1. El sistema procesa un archivo de audio interpretado por el usuario mediante el modelo CornetAI.
2. Se extrae la transcripción MIDI estimada.
3. El algoritmo compara los *onsets* estimados con los registros de este dataset de evaluación empleando una tolerancia de 150 ms.
4. Se calcula una puntuación final sobre 10 basada en la métrica F-measure sin desplazamiento (Fno).
## Métricas de Evaluación Soportadas
Los datos contenidos en este repositorio permiten calcular las siguientes métricas de rendimiento entre el transcriptor especializado de CornetAI y Basic Pitch mediante el script `evaluador.py`:
* **Precisión de Ataque (Fno)**: Medida de la exactitud en la detección de los inicios de cada nota.
* **Exactitud por Marcos (Frame Accuracy)**: Comparación binarizada de los piano-rolls con una frecuencia de muestreo de 100 Hz.
* **Métrica F-measure Completa**: Evaluación que incluye la duración total de las notas (onsets y offsets).
## Especificaciones Técnicas
* **Tolerancia de Onset**: 0.150 segundos.
* **Techo de Rendimiento (Ceiling F1)**: 0.858, valor utilizado para normalizar la calificación de 0 a 10 puntos.
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**Institución**: Universidad de Almería (UAL)
**Departamento**: Informática
**Curso Académico**: 2025/2026 |