Experimento em composição de sonatas beethovenianas através de redes neurais LSTM

Rezende, Aline Freire de

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/21580

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Silva, João Carlos Pereira da	-
dc.contributor.author	Rezende, Aline Freire de	-
dc.date.accessioned	2023-09-14T12:58:31Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:02:06Z	-
dc.date.issued	2023-08-31	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/21580	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	inteligência artificial	pt_BR
dc.subject	redes neurais	pt_BR
dc.subject	composição por ia	pt_BR
dc.subject	python	pt_BR
dc.title	Experimento em composição de sonatas beethovenianas através de redes neurais LSTM	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/9413102524215939	pt_BR
dc.contributor.advisorCo1	Oliveira, Liduino José Pitombeira de	-
dc.contributor.advisorCo1Lattes	http://lattes.cnpq.br/2580064972508587	pt_BR
dc.contributor.referee1	Marcelino, Carolina Gil	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/3289676418940953	pt_BR
dc.contributor.referee2	Paixão, João Antonio Recio	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/5705386762324718	pt_BR
dc.contributor.referee3	Gomes, Pedro Faria Proença	-
dc.contributor.referee3Lattes	http://lattes.cnpq.br/9269399500427764	pt_BR
dc.description.resumo	Devido a avanços tecnológicos no último século, tornou-se possível a experimentação de composições musicais por meio de inteligência artificial e redes neurais. Dentre as inúmeras possibilidades de formas musicais, este trabalho buscou replicar composições de sonatas para piano, em especial beethovenianas, por meio de redes neurais do tipo LSTM (Long Short Term Memory-Memória de Curto Prazo Longa). Inicialmente foram estuda dos modos de coleta e diferentes formas de representação das informações musicais. Em sequência, foram exploradas redes LSTM com arquiteturas variantes, tanto na quantidade de camadas quanto nos parâmetros de entrada da rede. E por fim, foram executadas algumas tentativas de construção de peças musicais para fins de análise. Dentre os resultados gerados, não foi possível gerar peças do tipo sonata que apresentassem qualidade musical condizente, o que pode ter ocorrido pela quantidade de informações utilizadas e a insuficiência de recursos computacionais necessários para que o aprendizado ocorresse de forma desejada.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Computação	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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