Reconhecimento automático de gêneros musicais utilizando classificadores baseados em múltiplas características

Autores

  • Luiz Eduardo Romano
  • André Gustavo Adami Universidade de Caxias do Sul

DOI:

https://doi.org/10.5335/rbca.2015.4281

Palavras-chave:

Processamento de Sinais, Reconhecimento de Gêneros Musicais, Reconhecimento Estatístico de Padrões.

Resumo

O reconhecimento de gêneros musicais é um importante problema de pesquisa que tem recebido muita atenção de pesquisadores e profissionais de música. Os benefícios dessa área podem ser aplicados em diversas tarefas, como na organização de bases de áudios digitais, na construção de novos mecanismos de buscas e recomendações de músicas. Este artigo propõe um método para reconhecimento automático de gêneros musicais baseado na variação da arquitetura padrão dos sistemas de reconhecimento de gêneros musicais, envolvendo técnicas como extração por segmentos, sistemas multiexpert e combinação de classificadores (paramétricos e não paramétricos). O reconhecedor foi avaliado em uma base de gêneros musicais própria extraída de um website de recomendações musicais e na base GTZAN, com dez gêneros musicais cada, onde obteve uma taxa de reconhecimento de 46,2% e 75,1%, respectivamente.

Downloads

Os dados de download ainda não estão disponíveis.

Downloads

Publicado

24-02-2015

Edição

v. 7 n. 1 (2015)

Seção

Artigo Original

Licença

Licença Creative Commons
Todos os artigos estão licenciados com a licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional. Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
a) Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
b) Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
c) Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).

Como Citar

[1]
2015. Reconhecimento automático de gêneros musicais utilizando classificadores baseados em múltiplas características. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 7, 1 (fev. 2015), 85–99. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.2015.4281.