Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/15782| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Recuperação de informações musicais: uma abordagem utilizando deep learning |
| Título(s) alternativo(s): | Music Information Retrieval: a deep learning approach |
| Autor(es)/Inventor(es): | Guimarães, Heitor Rodrigues |
| Orientador: | Marroquim, Ricardo Guerra |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | Aprendizado Profundo CNN MIR Classificação de Gêneros Musicais |
| Assunto CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS |
| Unidade produtora: | Escola Politécnica |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | Set-2018 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Engenharia de Computação e Informação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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