Database proposal for automatic classification of Brazilian musical genres

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Moreira, Paulo Sergio da Conceição
Data de Publicação: 2021
Outros Autores: Tsunoda, Denise Fukumi
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Brasileira de Educação em Ciência da Informação
Texto Completo: https://portal.abecin.org.br/rebecin/article/view/234
Resumo: Due to the amount of music currently available, classifying songs manually is an arduous task. In this sense, automatic music genre classification is a pertinent approach, helping to organize, search, retrieve and recommend music. Although there are traditional databases related to the music genre classification, these databases only considered traditional genres, such as Jazz and Classical Music.  Also, they ignore regional genres, such as those of Brazilian culture, for example. Thus, the objective of this study is to present a database for the automatic Brazilian music genres classification. For that, we used Spotify to identify music related to the genres Axé, Bossa Nova, Brega, Choro, Forró, Frevo, Funk Carioca, Maracatu, Música Sertaneja, Pagode, and Samba. As a result, we developed a database with 1,907 records related to these genres, and compared this database with six other databases, identifying that the proposed base exceeds four bases in the number of records and consists of the most comprehensive about the total number of records genders considered. Finally, we provide the basis for further studies and encourage its application in research involving Data Mining and Deep Learning.  
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spelling Database proposal for automatic classification of Brazilian musical genresPropuesta de base de datos para clasificación automática de géneros musicales brasileñosProposta de base de dados para classificação automática de gêneros musicais brasileirosDatabase; Music Genre Classification; Music Genres; Brazilian Music; Music Information RetrievalBase de datos; Clasificación de géneros musicales; Géneros musicales; Música brasileña; Recuperación de información musical.Base de Dados; Classificação de Gêneros Musicais; Gêneros Musicais; Música Brasileira; Recuperação de Informação MusicalDue to the amount of music currently available, classifying songs manually is an arduous task. In this sense, automatic music genre classification is a pertinent approach, helping to organize, search, retrieve and recommend music. Although there are traditional databases related to the music genre classification, these databases only considered traditional genres, such as Jazz and Classical Music.  Also, they ignore regional genres, such as those of Brazilian culture, for example. Thus, the objective of this study is to present a database for the automatic Brazilian music genres classification. For that, we used Spotify to identify music related to the genres Axé, Bossa Nova, Brega, Choro, Forró, Frevo, Funk Carioca, Maracatu, Música Sertaneja, Pagode, and Samba. As a result, we developed a database with 1,907 records related to these genres, and compared this database with six other databases, identifying that the proposed base exceeds four bases in the number of records and consists of the most comprehensive about the total number of records genders considered. Finally, we provide the basis for further studies and encourage its application in research involving Data Mining and Deep Learning.  Dada la cantidad de música disponible actualmente, clasificar la música manualmente es una tarea ardua. En este sentido, la clasificación automática de géneros musicales es un enfoque relevante, que ayuda al proceso de organizar, investigar, recuperar y recomendar música. Verifica que, a pesar de la existencia de bases de datos tradicionales relacionadas con la clasificación de géneros musicales, estas bases de datos tienden a considerar géneros tradicionales, como Jazz y Música Clásica, ignorando géneros regionales, como los de la cultura brasileña, por ejemplo. Así, el objetivo de este estudio es presentar una base de datos para la clasificación automática de los géneros musicales brasileños. Por ello, utiliza Spotify para identificar canciones relacionadas con los géneros Axé, Bossa Nova, Brega, Choro, Forró, Frevo, Funk Carioca, Maracatu, Música Sertaneja, Pagode y Samba. Como resultado, desarrolla una base de datos con 1.907 registros relacionados con estos géneros, y hace una comparación entre esta y otras seis bases de datos, identificando que la base de datos propuesta supera las cuatro bases en número de registros y es la más completa en relación al total. de géneros considerados. Por último, proporciona la base para estudios adicionales y fomenta su aplicación en la investigación que involucre la heurística de la minería de datos y el aprendizaje profundo.Diante da quantidade de músicas disponíveis atualmente, classificar músicas manualmente é uma tarefa árdua. Neste sentido, a classificação automática de gêneros musicais é uma abordagem pertinente, auxiliando o processo de organização, pesquisa, recuperação e recomendação de músicas. Verifica que, apesar da existência de bases de dados tradicionais relacionadas à classificação de gêneros musicais, essas bases tendem a considerar gêneros tradicionais, como o Jazz e a Música Clássica, ignorando gêneros regionais, como os da cultura brasileira, por exemplo. Desse modo, o objetivo deste estudo é apresentar uma base de dados destinada à classificação automática de gêneros musicais brasileiros. Para tanto, utiliza o Spotify para identificar músicas relacionadas aos gêneros Axé, Bossa Nova, Brega, Choro, Forró, Frevo, Funk Carioca, Maracatu, Música Sertaneja, Pagode e Samba. Como resultado, desenvolve uma base de dados com 1.907 registros relacionados a esses gêneros, e estabelece comparação entre esta e outras seis bases de dados, identificando que a base proposta supera quatro bases em número de registros e consiste na mais abrangente em relação ao total de gêneros considerados. Por fim, disponibiliza a base para novos estudos, e incentiva a sua aplicação em pesquisas que envolvam heurísticas de Mineração de Dados e Deep Learning. ABECIN2021-10-28info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/htmltext/xmlhttps://portal.abecin.org.br/rebecin/article/view/23410.24208/rebecin.v8i.234Revista Brasileira de Educação em Ciência da Informação; Vol. 8 (2021): Special edition: TCC ABECIN AwardRevista Brasileira de Educação em Ciência da Informação; Vol. 8 (2021): Edicion especial: Premio TCC ABECINRevista Brasileira de Educação em Ciência da Informação; v. 8 (2021): Edição especial: Prêmio TCC ABECIN2358-3193reponame:Revista Brasileira de Educação em Ciência da Informaçãoinstname:Associação Brasileira de Educação em Ciência da Informação (ABECIN)instacron:ABECINporhttps://portal.abecin.org.br/rebecin/article/view/234/212https://portal.abecin.org.br/rebecin/article/view/234/239https://portal.abecin.org.br/rebecin/article/view/234/240Moreira, Paulo Sergio da ConceiçãoTsunoda, Denise Fukumiinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-12-06T16:29:21Zoai:ojs.portal.abecin.org.br:article/234Revistahttps://portal.abecin.org.br/rebecinPUBhttps://portal.abecin.org.br/rebecin/oai||valentim@valentim.pro.br|| danielaspudeit@gmail.com2358-31932358-3193opendoar:2021-12-06T16:29:21Revista Brasileira de Educação em Ciência da Informação - Associação Brasileira de Educação em Ciência da Informação (ABECIN)false
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