Microsserviços para reconhecimento de emoção em música
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.26/31444 |
Resumo: | O reconhecimento de emoção em música (MER) é uma área de investigação que tem ganho notoriedade nas últimas décadas. Sabemos hoje que a música transmite emoções aos ouvintes, sendo este facto explorado para os mais diversos fins, como o entretenimento, cinema, desporto ou terapia. Por esta razão, investigadores na área de MER têm estudado a possibilidade de criar sistemas capazes de reconhecer de forma automática a emoção presente num sinal musical áudio. Este processo é extremamente complexo, tocando diversas áreas como a psicologia, com as taxonomias de emoção, mas também de ciência da computação, com processamento de sinal e aprendizagem automática, assim como a área da música. Desta forma, grande parte dos avanços permanece ainda fechada no meio académico, existindo poucos ou nenhuns sistemas deste tipo disponíveis. Este projeto visou criar um protótipo sistema robusto e escalável que sirva para demonstrar o conceito de um sistema de MER. Para isso junta os vários conceitos do estado da arte na área com metodologias modernas de engenharia de software, originando um sistema que obtém o áudio de vídeos do YouTube, sumariza o mesmo em características e classifica-o em quatro emoções distintas: alegria, agressividade, tristeza e tranquilidade. Foram desenvolvidos microsserviços distintos que implementam estas funcionalidades, através de uma arquitetura que os torna independentes, escaláveis, robustos e de alto desempenho. Este sistema vem contribuir também para a área de MER, pois facilita a divulgação da mesma fora do meio académico. |
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Microsserviços para reconhecimento de emoção em músicaDomínio/Área Científica::Engenharia e TecnologiaO reconhecimento de emoção em música (MER) é uma área de investigação que tem ganho notoriedade nas últimas décadas. Sabemos hoje que a música transmite emoções aos ouvintes, sendo este facto explorado para os mais diversos fins, como o entretenimento, cinema, desporto ou terapia. Por esta razão, investigadores na área de MER têm estudado a possibilidade de criar sistemas capazes de reconhecer de forma automática a emoção presente num sinal musical áudio. Este processo é extremamente complexo, tocando diversas áreas como a psicologia, com as taxonomias de emoção, mas também de ciência da computação, com processamento de sinal e aprendizagem automática, assim como a área da música. Desta forma, grande parte dos avanços permanece ainda fechada no meio académico, existindo poucos ou nenhuns sistemas deste tipo disponíveis. Este projeto visou criar um protótipo sistema robusto e escalável que sirva para demonstrar o conceito de um sistema de MER. Para isso junta os vários conceitos do estado da arte na área com metodologias modernas de engenharia de software, originando um sistema que obtém o áudio de vídeos do YouTube, sumariza o mesmo em características e classifica-o em quatro emoções distintas: alegria, agressividade, tristeza e tranquilidade. Foram desenvolvidos microsserviços distintos que implementam estas funcionalidades, através de uma arquitetura que os torna independentes, escaláveis, robustos e de alto desempenho. Este sistema vem contribuir também para a área de MER, pois facilita a divulgação da mesma fora do meio académico.Panda, RenatoOliveira, LuísRepositório ComumAntónio, Ricardo Marques2020-02-19T11:53:44Z20192019-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.26/31444TID:202413594porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-10-20T10:52:33Zoai:comum.rcaap.pt:10400.26/31444Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T20:37:08.225Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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