Recuperação de informações musicais: uma abordagem utilizando deep learning

• Autor(a) principal: Guimarães, Heitor Rodrigues
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/15782
• topic: Aprendizado Profundo; CNN; MIR; Classificação de Gêneros Musicais; CNPQ::ENGENHARIAS

A distribuição em larga escala de músicas em formato digital representou um marco para a indústria do entretenimento e o relacionamento com seus consumidores no século XXI. Para atender tais demandas houve um amplo investimento em Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) na área de processamento de sinais e de Recuperação de Informações Musicais. Técnicas de recomendação baseadas em conteúdo são cada vez mais importantes para a sugestão de novos conteúdos e uma melhor experiência de seus clientes. Saber categorizar o áudio por suas propriedades é de fundamental importância para sugerir e agrupar músicas. Mesmo sendo possível a caracterização de uma música por propriedades estatísticas como instrumentação e estrutra rítmica, a classificação de gêneros musicais é uma tarefa difícil e de caráter subjetivo. O objetivo deste trabalho é propor e implementar uma metodologia para a classificação de gêneros musicais utilizando Redes Neurais Convolucionais em diferentes conjuntos de áudios, com o mínimo de pré-processamento possível, e comparar aspectos dessa abordagem com as técnicas clássicas de Machine Learning, onde precisamos projetar cuidadosamente cada feature do áudio.