BAMPORT: construção de uma base de dados multimodal para análise de músicas em português
| dc.contributor.advisor | Silva, João Carlos Pereira da | |
| dc.contributor.referee1 | Lopes, Giseli Rabello | |
| dc.contributor.referee2 | Paixão, João Antonio Recio da | |
| dc.creator | Silva, Letícia Tavares da | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-03T12:21:03Z | |
| dc.date.available | 2026-05-16T03:08:10Z | |
| dc.date.issued | 2024-09-03 | |
| 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.embargo.terms | aberto | pt_BR |
| 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.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Instituto de Computação | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFRJ | 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.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | 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 |