The massification of music teaching is limited by the number of music teachers, it would be highly desirable for a music teacher to multiply, this is not possible with human teachers, but if with virtual masters since a virtual master is Really software that can be installed on many computers. A virtual teacher; Like human teachers, need to evaluate their students, decide whether or not the student can move on to the next lesson, which is the central theme of this thesis. In this research the student is evaluated with symbolic data, specifically the information recorded in the MIDI files by means of a musical keyboard. The focus of student evaluation in this work is to convert the student's MIDI file into long character strings where the sequence of notes, their duration and even strength have been concatenated. Such long strings are compared to another long string corresponding to a "correct" version of the same piece of music which has been interpreted by some training musicians. The more the student generated the string generated by the training musician, the higher the score will be for the student. There are several ways to compare strings as we know from word processing theory, so in this work we experimented with Levenshtein's distance, distance InDel and some metrics specifically designed to work with information from MIDI files such as time- Warped Longest Common Subsequence and the invariant distance to InDel transposition. In the experiments were evaluated 13 music students and their grades compared to the scores assigned by a music teacher.
La masificación de la enseñanza de la música está limitada por el número de profesores de música, sería altamente deseable un profesor de música que pueda multiplicarse, esto no es posible con los profesores humanos, pero si con los maestros virtuales ya que un maestro virtual es realmente un software que puede ser instalado en muchas computadoras. Un maestro virtual; al igual que los profesores humanos, necesitan para evaluar a sus estudiantes, decidir si el estudiante ya puede o no pasar a la siguiente lección, que es el tema central de esta tesis. En esta investigación el estudiante es evaluado con datos simbólicos, específicamente la información grabada en los archivos MIDI mediante un teclado musical. El enfoque en la evaluación de los estudiantes en este trabajo consiste en convertir el archivo MIDI producido por el estudiante en cadenas de caracteres largas donde la secuencia de notas, su duración e incluso la fuerza han sido concatenadas. Tales cadenas largas son comparadas con otra cadena larga que corresponde a una versión “correcta” de la misma pieza musical la cual ha sido interpretada por algunos músicos de formación. Entre m ́as se parezca la cadena generada por el estudiante a la cadena generada por el músico de formación la calificación será más alta para el estudiante. Hay varias maneras para comparar cadenas como sabemos por la teoría de procesamiento de texto, por lo que en este trabajo se experimentó con la distancia de Levenshtein, la distancia InDel y algunas métricas diseñadas específicamente para trabajar con la información de los archivos MIDI como time-warped Longest Common Subsequence y la distancia invariante a transposición InDel. En los experimentos fueron evaluados 13 estudiantes de música y sus calificaciones comparadas con las calificaciones asignadas por un profesor de música.
