Ximena Fernández , Universidad de Oxford

Lunes 18/12, a las 16 hs. Sala de Conferencias DM-IMAS (2do piso Pab. I)

Resumen: ¿Sabés cómo funcionan las apps de reconocimiento de música (como Shazam) y por qué a veces fallan? ¿Se puede usar Topología Algebraica para mejorar los algoritmos actuales de identificación de audio? En esta charla, explicaré un trabajo reciente en colaboración con Spotify en el que codificamos el contenido auditivo de canciones en términos de invariantes topológicos (como números de Betti). Estas 'huellas' codifican las principales características de las señales de audio y permiten una identificación robusta de canciones, incluso módulo distorsiones auditivas (como agregado de ruido, reverberación, cambio de tono o tempo). Nuestro enfoque mejora significativamente el rendimiento de apps actuales como Shazam, bajo distorsiones 'topológicas' de la descomposición espectral de las señales.

Basada en el artículo: Reise, W.*, Fernandez, X.*, Dominguez, M., Harrington H.A. and Beguerisse-Diaz M.,

Topological fingerprints for audio identification. SIAM Journal of Data Science (accepted) (2023)

La charla estará dirigida a público general, no se asumen conocimientos previos del área