Geração e análise de músicas com base em dados de classificação emocional usando aprendizado de máquinas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/5187 |
Resumo: | Orientadores: João Batista Florindo, Jose Eduardo Fornari Novo Junior |
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Geração e análise de músicas com base em dados de classificação emocional usando aprendizado de máquinasMusic generation and analysis based on emotional classification data using machine learningAprendizado de máquinaRedes adversárias generativasComposição (Música)Machine learningGenerative adversarial networksComposition (Music)Orientadores: João Batista Florindo, Jose Eduardo Fornari Novo JuniorDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaResumo: As Redes Generativas Adversárias (GANs) se tornaram conhecidas dentro do Deep Learning graças aos resultados impressionantes que alcançaram na área de modelagem generativa. Essas constituem uma estrutura na qual duas redes neurais interagem entre si de forma a otimizar um modelo gerador que produz dados sintéticos semelhantes a algum tipo de conteúdo real. É possível guiar o processo de criação através de informação condicional, escolhendo a qual dos modos da distribuição original devem pertencer as amostras sintetizadas. Ao longo deste trabalho, foram desenvolvidas e avaliadas GANs voltadas para a produção automática de música. O objetivo principal da pesquisa foi a construção de um modelo capaz de sintetizar trechos musicais condicionados por estados emocionais específicos de acordo com sua representação nas dimensões de \Valence e Arousal. Durante o projeto, no entanto, surgiram algumas perspectivas que viabilizaram o desenvolvimento de outros sistemas generativos. Os modelos foram avaliados por meio de métricas automáticas disponíveis na literatura, e o último deles também contou com a avaliação humana. Os experimentos executados deixam claro que o uso de GANs pode trazer resultados promissores para a criação de modelos computacionais de composição musical automáticaAbstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have become known within Deep Learning thanks to the impressive results that they achieve in the field of generative modeling. GANs are a framework in which two neural networks interact with each other in order to optimize a generative model that produces synthetic data similar to some form of real content. It is possible to guide the generative process via conditional information, which is equivalent to choosing from which modes of the original distribution the synthesized samples should come. This work focused on the development and evaluation of music generating GANs. The main objective was to construct a model capable of synthesizing musical excerpts conditioned by specific emotional states according to their representations on the Valence and Arousal Dimensions. However, some results obtained during the research allowed for the development of other generative systems. The models were evaluated via automatic metrics avalilable in the literature, and the last one also recieved human evaluation. These evaluations suggest that promising results can be achieved when GANs are applied to the task of automatic music generationMestradoMatemática AplicadaMestre em Matemática AplicadaCNPQ132641/2020-8[s.n.]Florindo, João Batista, 1984-Novo Junior, Jose Eduardo Fornari, 1966-Mesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do ValleTavares, Tiago FernandesUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em Matemática AplicadaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASNeves, Pedro Lucas Tomaz, 1998-20222022-03-21T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (85 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/5187NEVES, Pedro Lucas Tomaz. Geração e análise de músicas com base em dados de classificação emocional usando aprendizado de máquinas. 2022. 1 recurso online (85 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/5187. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1246646Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-08-04T15:29:07Zoai::1246646Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-08-04T15:29:07Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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