Classificação automática de gêneros musicais baseada em agrupamento de dados com restrições

• Processo: 17/07525-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2017
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2018
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Thiago Ferreira Covões
• Beneficiário: Estevão Crippa da Veiga
• Instituição Sede: Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
• Assunto(s): Música Mineração de dados Agrupamento de dados Algoritmos evolutivos Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agrupamento de dados com restrições | Aprendizado Semissupervisionado | Mineração de Dados | Mineração de Dados

Resumo

Classificação automática de gêneros musicais é uma tarefa importante na análise de dados musicais. Uma das características que torna esse problema difícil é a ausência de definições precisas de cada gênero. Por tal razão, diversas taxonomias são utilizadas em diferentes aplicações. Neste projeto, será analisado o uso de algoritmos de agrupamento de dados com restrições para realizar o agrupamento de músicas. Tal abordagem torna possível que sejam encontrados subgêneros musicais sem uma definição a priori por parte do usuário. Para realizar esse agrupamento, técnicas de Algoritmos Evolutivos serão utilizadas de forma a realizar uma busca eficiente por modelos de mistura de Gaussianas que melhor se ajustam aos dados. As análises serão realizadas utilizando bases de dados de benchmark da literatura de recuperação de informação de músicas. O candidato aprenderá e implementará técnicas relacionadas a Aprendizado de Máquina e Algoritmos Evolutivos. (AU)