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Mineração de estruturas musicais e composição automática utilizando redes complexas

Salazar, Andrés Eduardo Coca

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2014-11-26

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Mineração de estruturas musicais e composição automática utilizando redes complexas
  • Autor: Salazar, Andrés Eduardo Coca
  • Orientador: Liang, Zhao
  • Assuntos: Sistemas Dinâmicos Caóticos; Redes Neurais Artificiais; Detecção De Comunidades; Identificação De Gêneros Musicais; Redes Complexas; Reconhecimento De Padrões Rítmicos; Rhythmic Pattern Recognition; Music Genre Recognition; Community Detection; Chaotic Dynamical Systems; Artificial Neural Networks
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: A teoria das redes complexas tem se tornado cada vez mais em uma poderosa teoria computacional capaz de representar, caracterizar e examinar sistemas com estrutura não trivial, revelando características intrínsecas locais e globais que facilitam a compreensão do comportamento e da dinâmica de tais sistemas. Nesta tese são exploradas as vantagens das redes complexas na resolução de problemas relacionados com tarefas do âmbito musical, especificamente, são estudadas três abordagens: reconhecimento de padrões, mineração e síntese de músicas. A primeira abordagem é desempenhada através do desenvolvimento de um método para a extração do padrão rítmico de uma peça musical de caráter popular. Nesse tipo de peças coexistem diferentes espécies de padrões rítmicos, os quais configuram uma hierarquia que é determinada por aspectos funcionais dentro da base rítmica. Os padrões rítmicos principais são caracterizados por sua maior incidência dentro do discurso musical, propriedade que é refletida na formação de comunidades dentro da rede. Técnicas de detecção de comunidades são aplicadas na extração dos padrões rítmicos, e uma medida para diferenciar os padrões principais dos secundários é proposta. Os resultados mostram que a qualidade da extração é sensível ao algoritmo de detecção, ao modo de representação do ritmo e ao tratamento dado às linhas de percussão na hora de gerar a rede. Uma fase de mineração foi desempenhada usando medidas topológicas sobre a rede obtida após a remoção dos padrões secundários. Técnicas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado foram aplicadas para discriminar o gênero musical segundo os atributos calculados na fase de mineração. Os resultados revelam a eficiência da metodologia proposta, a qual foi constatada através de um teste de significância estatística. A última abordagem foi tratada mediante o desenvolvimento de modelos para a composição de melodias através de duas perspectivas, na primeira perspectiva é usada uma caminhada controlada por critérios sobre redes complexas predefinidas e na segunda redes neurais recorrentes e sistemas dinâmicos caóticos. Nesta última perspectiva, o modelo é treinado para compor uma melodia com um valor preestabelecido de alguma característica tonal subjetiva através de uma estratégia de controle proporcional que modifica a complexidade de uma melodia caótica, melodia que atua como entrada de inspiração da rede.
  • DOI: 10.11606/T.55.2014.tde-10082015-100252
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2014-11-26
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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