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Inteligência artificial aplicada à análise de gêneros musicais

Texto completo
Autor(es):
Débora Cristina Corrêa
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Tese de Doutorado
Imprenta: São Carlos.
Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Física de São Carlos
Data de defesa:
Membros da banca:
Luciano da Fontoura Costa; Alessandro Lameiras Koerich; José Eduardo Fornari Novo Junior; Jose Hiroki Saito; Agma Juci Machado Traina
Orientador: Luciano da Fontoura Costa
Resumo

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 aos mesmos, 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. (AU)

Processo FAPESP: 09/50142-0 - Inteligencia artificial aplicada a analise de generos musicais.
Beneficiário:Débora Cristina Corrêa
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado