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Especie: Trabalho de conclusão de graduação
Título : Identificação de acordes via modelos de Markov ocultos musicalmente informados
Autor(es)/Inventor(es): Pita, Rodrigo Côrtes Nogueira da Rocha
Tutor: Paixão, João Antônio Recio da
Tutor : Carvalho, Hugo Tremonte de
Resumen: Este projeto visa abordar o problema da identificação de acordes através de modelos de Markov ocultos (HMM) musicalmente informados. Para que seja um projeto autocontido, serão explicados três grandes tópicos. Primeiramente, as noções básicas de teoria musical, como intervalos e progressão harmônica. Em segundo lugar, o processamento de sinais de áudio, abordando transformadas de Fourier para em seguida poder apresentar a transformada de Fourier de tempo curto (STFT) e também cromagramas, que empenham um papel fundamental para o funcionamento do modelo HMM. Por fim, em terceiro, as cadeias de Markov, que são a base para o entendimento de HMMs. Para embutir a informação musical no modelo, será utilizada uma matriz de transição gerada a partir de uma base de músicas da MPB. Os experimentos realizados serão feitos inicialmente num contexto geral, com músicas de gêneros diversos com o intuito de comparar os modelos HMM e template-based assim como os diferentes tipos de cromagrama. Depois serão realizados somente no contexto da MPB, onde os resultados provarão a eficácia da proposta.
Materia: cadeias de Markov
Markov chains
modelos de Markov ocultos
hidden Markov models
processamento de sinais musicais
music signal processing
Materia CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Unidade de producción: Instituto de Computação
Editor: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Fecha de publicación: 12-mar-2024
País de edición : Brasil
Idioma de publicación: por
Tipo de acceso : Acesso Aberto
Aparece en las colecciones: Ciência da Computação

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