Classificação de áudio musical a partir dos coeficientes da Transformada Wavelet utilizando Redes Neurais Convolucionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Milton dos
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-06032023-141417/
Resumo: A identificação do estilo musical a que pertence uma música é uma tarefa relativamente simples para um humano, mesmo com pouco treinamento musical. Entretanto, é uma tarefa bastante difícil de ser realizada de forma automatizada. Neste trabalho utilizamos a Transformada Wavelet, que consegue representar uma música em suas componentes de frequência em função do tempo, gerando uma imagem denominada espectrograma. A partir do espectrograma, geramos imagens para treinar uma Rede Neural Convolucional com o objetivo de classificar os sinais de áudio em seus estilos musicais. Apenas os primeiros 15 segundos de cada música são utilizados para gerar o espectrograma, 6.075 músicas no conjunto de treinamento e 2.025 no conjunto de teste, pertencentes a 10 estilos musicais Blues, Clássico, Country, Disco, Hip Hop, Jazz, Metal, Pop, Reggae e Rock. O procedimento é repetido 10 vezes, com o conjunto de treinamento e teste escolhidos aleatoriamente. A média das taxas de acerto ficou entre 70% e 94%, bem acima dos 10% esperados se a classificação fosse por puro acaso.
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