Transcricao automatica com processamento de sinais baseado em predicao linear.

• Processo: 08/52797-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2008
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2010
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Amauri Lopes
• Beneficiário: Tiago Fernandes Tavares
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 03/09858-6 - Linearidade em sinais, circuítos e sistemas, AP.TEM
• Assunto(s): Música Análise de sinais Predição linear Incerteza
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Analise De Sinais | Incerteza | Musica | Predicao Linear | Transcricao Automatica

Resumo

Transcrever uma música é o ato de obter uma representação paramétrica, tal como uma partitura, tablatura ou tabela de acordes, que permita a execução posterior da peça transcrita. Um transcritor musical automático é um sistema capaz de realizar a transcrição de uma música sem interferência humana. Os sistemas mais recentes para transcrição automática de áudio dependem essencialmente de informação sobre o comportamento temporal das freqüências fundamentais - que se relacionam com as notas musicais - presentes no sinal analisado. Essa informação é usualmente obtida através de heurísticas baseadas na Transformada Discreta de Fourier de Tempo Curto, o que implica num compromisso entre a resolução da análise nos domínios do tempo e da freqüência. Processos de estimativa, como a predição linear, podem expandir artificialmente a duração de uma série temporal, adicionando em contrapartida incerteza relativa aos dados estimados. Este projeto propõe a incorporação. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

TAVARES, Tiago Fernandes. Transcrição automática do baixo em músicas populares com processamento de sinais baseado em predição linear. 2010. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Campinas, SP.