Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/22699| Tipo: | 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 |
| Orientador: | Paixão, João Antônio Recio da |
| Coorientador: | Carvalho, Hugo Tremonte de |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | cadeias de Markov Markov chains modelos de Markov ocultos hidden Markov models processamento de sinais musicais music signal processing |
| Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Unidade produtora: | Instituto de Computação |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | 12-Mar-2024 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| RCNRPita.pdf | 6.12 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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