Becario Doctoral CONICET @ Depto de Computación, FCEN UBA / ICC, CONICET
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Bio
Licenciado en Cs. de la Computación, UBA. Becario doctoral bajo la supervisión de Diego Fernández Slezak y Mariano Sigman, y docente de la materia “Algoritmos y Estructura de datos II”. Trabaja en modelos computacionales de cognición, con foco en modelar cómo percibimos ritmos musicales, qué predicciones realizamos y qué certeza tenemos de las mismas.
Áreas de Investigación/Interés:
- Modelado cognitivo computacional
- Inferencia bayesiana
- Musicología sistemática
Publications
Main publications:
- Pironio N., Slezak D.F. & Miguel M.A. Pulse clarity metrics developed from a deep learning beat tracking model. Proceedings of the International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR). Online, 2021. PDF
- Miguel, M.A. & Slezak D.F. Modeling beat uncertainty as a 2D distribution of period and phase: a MIR task proposal. Proceedings of the International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR). Online, 2021. PDF
- Miguel, M.A., Riera, P. & Slezak, D.F. A simple and cheap setup for timing tapping responses synchronized to auditory stimuli. Behav Res (2021). https://doi.org/10.3758/s13428-021-01653-y
- Miguel M.A., Sigman M, Fernandez Slezak D (2020) From beat tracking to beat expectation: Cognitive-based beat tracking for capturing pulse clarity through time. PLOS ONE 15(11): e0242207. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0242207