Este trabajo consiste en estudiar la aplicación de técnicas de procesado de imagen, en particular los operadores morfológicos, para extraer información relevante al nivel musical de espectrogramas.

The way an instrument is learned to be played has changed a lot since the rise of the internet, specially the show up of YouTube. High amounts of people learn to play instruments such as the guitar from watching videos and are able to play different songs without knowing any musical language. So, when they listen to a song that they want to play, they do not know the notes that are being played. This dissertation develops a guitar music transcription software that tends to contribute to solve this problem from a new point of view. Currently, the melodic extraction of songs has been analysed from the rough signal analysis. The spectrograms are frequential representations of a song that show accurate information of frequency and time, which are the two main points involved in the melodic analysis of a song. Through analysing the spectrogram as an image and not as a complex matrix, we introduce a new way to extract musical information from a song. The frequency related to the note or notes being played is estimated through the application of morphological filters and delivered to the user.

La forma en que se aprende a tocar un instrumento ha cambiado mucho desde el surgimiento de Internet, especialmente con la aparición de YouTube. Gran cantidad de personas aprenden a tocar instrumentos como la guitarra viendo videos y son capaces de tocar diferentes canciones sin saber nada del lenguaje musical. Entonces, cuando escuchan una canción que quieren tocar, no son capaces de reconocer las notas que se están reproduciendo. Esta disertación desarrolla un software de transcripción de música de guitarra que intenta contribuir a resolver este problema desde un nuevo punto de vista. Actualmente, la extracción de la melodía de las canciones ha sido desarrollada a partir del análisis de la señal directamente. Los espectrogramas son representaciones frecuenciales de una canción que muestran información precisa de frecuencia y tiempo, que son los dos puntos principales involucrados en el análisis melódico de una canción. Al analizar el espectrograma como una imagen y no como una matriz compleja, presentamos una nueva forma de extraer información musical de la canción. La frecuencia relacionada con la nota que se reproduce se estima mediante la aplicación de filtros morfológicos y se devuelve al usuario la nota o notas que se están tocando.

La manera d?aprendre un instrument ha canviat molt des del sorgiment d?internet, especialment amb l?aparició de YouTube. Gran quantitat de persones aprenen a tocar instruments, com ara la guitarra, veient vídeos i són capaços de tocar diferents cançons sense saber res de llenguatge musical. De manera que, quan escolten una cançó que volen tocar, no són capaços de reconeixer les notes que s?estan reproduïnt. Aquesta tesi desenvolupa un programari de transcripció de música de guitarra que intenta contribuir a resoldre aquest problema des d'un nou punt de vista. Actualment, l?extracció melòdica de les cançons s?ha analitzat a partir de l?anàlisi del senyal directament. Els espectrogrames són representacions freqüencials d?una cançó que mostren informació precisa de freqüència i temps, els quals són els dos punts principals que participen en l?anàlisi melòdica d?una cançó. Mitjançant l?anàlisi de l?espectrograma com a imatge i no com a matriu complexa, introduïm una nova manera d?extreure informació musical d?una cançó. La freqüència relacionada amb la nota o notes que es reprodueix s?estima mitjançant l?aplicació de filtres morfològics i es retorna a l?usuari.