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Inteligência artificial aplicada à análise de gêneros musicais

Corrêa, Débora Cristina

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Física de São Carlos 2012-12-05

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Inteligência artificial aplicada à análise de gêneros musicais
  • Autor: Corrêa, Débora Cristina
  • Orientador: Costa, Luciano da Fontoura
  • Assuntos: Detecção De Comunidades; Dígrafos; Gêneros Musicais; Ritmo; Community Detection; Digraphs; Musical Genres; Rhythm
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: O crescimento constante dos dados musicais na Internet tem encorajado diversos pesquisadores a desenvolver ferramentas adequadas para a análise e a classificação destes dados. O objetivo principal de tais ferramentas é extrair a informação de forma compacta e representativa ao conteúdo dos bancos de dados. Dentro deste contexto, os gêneros musicais apresentam descrições importantes para o desenvolvimento destas ferramentas. Além dos mesmos serem usados frequentemente para organizar coleções musicais e refletirem a interação ente culturas, resumem características (padrões) comuns entre as peças musicais. Em face ao exposto, a principal motivação deste projeto de pesquisa é propor uma maneira original, e de baixo esforço computacional, para representar os gêneros musicais e investigar a contribuição desta representação em aplicações e estudos que estão inseridos no contexto de pesquisas que envolvem a recuperação da informação musical. A representação proposta refere-se aos padrões rítmicos das músicas, uma vez que o ritmo configura um aspecto musical significante na discriminação dos gêneros. Os padrões rítmicos são estabelecidos pela dependência temporal das notas musicais presentes na percussão, de forma que cada música é representada por um vetor de probabilidades condicionais entre pares e trios de notas computadas pelo uso de cadeias de Markov de primeira e segunda ordem. Os padrões rítmicos de diversos gêneros são explorados em aplicações como: classificação, síntese musical, recomendação musical, humor/emoção em música, e análise de aspectos evolutivos. Constatou-se que estes, como estabelecidos neste estudo, são sensíveis à discriminação dos gêneros, evidenciando sequências de notas que são comuns aos mesmos, e sequências que são distintas e características de cada um. Uma segunda motivação deste projeto é o uso de medidas topológicas de redes e dígrafos de músicas para a análise dos dados. Comunidades obtidas nestas redes proporcionaram a definição de uma abordagem não supervisionada, a qual apresentou taxas de desempenho superiores ao agrupamento hierárquico. A determinação das características rítmicas de cada música motivou o desenvolvimento de estratégias para a composição automática e para a geração de listas de reprodução, assim como para a averiguação da relação destes padrões com aspectos emotivos. Por fim, uma análise estatística da evolução do ritmo de diferentes gêneros é desempenhada, na qual verificou-se a presença de mecanismos de inovação e recuperação. Estes mecanismos parecem ser consequência da competição entre fatores que favorecem a inovação de material musical, e fatores que a previnem, como, por exemplo, a obediência às regras de composição que mantém as características fundamentais de cada gênero.
  • DOI: 10.11606/T.76.2012.tde-05032013-090334
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Física de São Carlos
  • Data de criação/publicação: 2012-12-05
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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