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 language: es
+license: apache-2.0
 tags:
 - audio
-- automatic-music-transcription
 - music
-- tensorflow
-- basic-pitch
-- pitch-estimation
-license: apache-2.0
-metrics:
-- f1 (onset)
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+- evaluation
+- transcription
+- cornet
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+# CornetAI Evaluation Dataset: Conjunto de Referencia para Calificación Musical
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+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.
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+## Propósito del Dataset
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+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.
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+## Contenido y Estructura
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+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):
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+* **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.
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+## Integración con el Sistema CornetAI
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+Este dataset es indispensable para la ejecución del módulo de calificación. El flujo de trabajo técnico es el siguiente:
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+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).
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+## Métricas de Evaluación Soportadas
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+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`:
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+* **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).
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+## Especificaciones Técnicas
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+* **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