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Inteligência artificial aplicada à análise de gêneros musicais (2012)

  • Authors:
  • Autor USP: CORRÊA, DÉBORA CRISTINA - IFSC
  • Unidade: IFSC
  • Sigla do Departamento: FCM
  • Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; RITMO; DÍGRAFOS
  • Language: Português
  • Abstract: O crescimento constante dos dados musicais na Internet tem encorajado diversos pesquisadores a desenvolver ferramentas adequadas para a análise e a classificação destes dados. O objetivo principal de tais ferramentas é extrair a informação de forma compacta e representativa ao conteúdo dos bancos de dados. Dentro deste contexto, os gêneros musicais apresentam descrições importantes para o desenvolvimento destas ferramentas. Além dos mesmos serem usados frequentemente para organizar coleções musicais e refletirem a interação ente culturas, resumem características (padrões) comuns entre as peças musicais. Em face ao exposto, a principal motivação deste projeto de pesquisa é propor uma maneira original, e de baixo esforço computacional, para representar os gêneros musicais e investigar a contribuição desta representação em aplicações e estudos que estão inseridos no contexto de pesquisas que envolvem a recuperação da informação musical. A representação proposta refere-se aos padrões rítmicos das músicas, uma vez que o ritmo configura um aspecto musical significante na discriminação dos gêneros. Os padrões rítmicos são estabelecidos pela dependência temporal das notas musicais presentes na percussão, de forma que cada música é representada por um vetor de probabilidades condicionais entre pares e trios de notas computadas pelo uso de cadeias de Markov de primeira e segunda ordem. Os padrões rítmicos de diversos gêneros são explorados em aplicações como: classificação, síntese musical, recomendação musical, humor/emoção em música, e análise de aspectos evolutivos. Constatou-se que estes, como estabelecidos neste estudo, são sensíveis à discriminação dos gêneros, evidenciando sequências de notas que são comuns aosmesmos, e sequências que são distintas e características de cada um. Uma segunda motivação deste projeto é o uso de medidas topológicas de redes e dígrafos de músicas para a análise dos dados. Comunidades obtidas nestas redes proporcionaram a definição de uma abordagem não supervisionada, a qual apresentou taxas de desempenho superiores ao agrupamento hierárquico. A determinação das características rítmicas de cada música motivou o desenvolvimento de estratégias para a composição automática e para a geração de listas de reprodução, assim como para a averiguação da relação destes padrões com aspectos emotivos. Por fim, uma análise estatística da evolução do ritmo de diferentes gêneros é desempenhada, na qual verificou-se a presença de mecanismos de inovação e recuperação. Estes mecanismos parecem ser consequência da competição entre fatores que favorecem a inovação de material musical, e fatores que a previnem, como, por exemplo, a obediência às regras de composição que mantém as características fundamentais de cada gênero.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 05.12.2012
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      CORRÊA, Débora Cristina; COSTA, Luciano da Fontoura. Inteligência artificial aplicada à análise de gêneros musicais. 2012.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2012. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-05032013-090334/pt-br.php >.
    • APA

      Corrêa, D. C., & Costa, L. da F. (2012). Inteligência artificial aplicada à análise de gêneros musicais. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-05032013-090334/pt-br.php
    • NLM

      Corrêa DC, Costa L da F. Inteligência artificial aplicada à análise de gêneros musicais [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-05032013-090334/pt-br.php
    • Vancouver

      Corrêa DC, Costa L da F. Inteligência artificial aplicada à análise de gêneros musicais [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-05032013-090334/pt-br.php

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