BAMPORT: construção de uma base de dados multimodal para análise de músicas em português

Silva, Letícia Tavares da

Pantheon Repositório Institucional da UFRJ

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Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11422/23854

Registro completo de metadados

Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.advisor	Silva, João Carlos Pereira da	-
dc.contributor.author	Silva, Letícia Tavares da	-
dc.date.accessioned	2024-10-03T12:21:03Z	-
dc.date.available	2024-10-05T03:00:12Z	-
dc.date.issued	2024-09-03	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/23854	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Aprendizado de máquina	pt_BR
dc.subject	Banco de dados de músicas	pt_BR
dc.subject	Processamento de linguagem natural	pt_BR
dc.subject	Natural language processing	pt_BR
dc.subject	Automatic genre classification	pt_BR
dc.subject	Machine learning	pt_BR
dc.title	BAMPORT: construção de uma base de dados multimodal para análise de músicas em português	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.referee1	Lopes, Giseli Rabello	-
dc.contributor.referee2	Paixão, João Antonio Recio da	-
dc.description.resumo	A música, muito presente no cotidiano das pessoas, tornou-se ainda mais acessível com a popularização das plataformas digitais, o que gerou uma crescente demanda por métodos eficazes de classificação automática de gêneros musicais. Este trabalho apresenta a base de dados BAMPORT, uma base robusta projetada para integrar características textuais e acústicas de músicas em português, com o objetivo de aprimorar a precisão na categorização musical. A BAMPORT resultou na criação de um conjunto de dados abrangente, que inclui 198 atributos e 27.777 instâncias. Esses atributos são compostos por 13 atributos de metadados, 14 métricas de áudio, 25 rótulos de gênero e 146 variáveis de Processamento de Linguagem Natural extraídas das letras das músicas. A análise inicial demonstrou que a combinação dos atributos textuais mais relevantes com as métricas de áudio resultou em um aumento significativo na pontuação F1-Macro dos modelos de classificação, em comparação com a utilização exclusiva das métricas de áudio, com a rede neural se destacando como o modelo de melhor desempenho. No entanto, esse aumento foi observado apenas quando a base foi filtrada para incluir os cinco gêneros nacionais mais populares. Esse resultado pode ser atribuído ao desbalanceamento entre gêneros e à presença reduzida de alguns gêneros na base de dados, o que pode ter limitado a capacidade dos modelos de aprender características distintas de gêneros menos representados.	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
Aparece nas coleções:	Ciência da Computação

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