Mineração de dados aplicada à classificação automática de gêneros musicais
Tem por objetivo classificar gêneros musicais automaticamente por meio de algoritmos de Mineração de Dados, considerando descritores extraídos do sinal de áudio. Identifica na Last.fm as 150 músicas mais populares de sete gêneros musicais (Rock, Jazz, POP, Música Clássica, MPB, Heavy Metal e Samba)....
| Main Authors: | , |
|---|---|
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| Language: | English |
| Published: |
Universidade de Passo Fundo (UPF)
2019-09-01
|
| Series: | Revista Brasileira de Computação Aplicada |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://seer.upf.br/index.php/rbca/article/view/9157 |
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| author | Paulo Sergio da Conceição Moreira Denise Fukumi Tsunoda |
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| collection | DOAJ |
| description | Tem por objetivo classificar gêneros musicais automaticamente por meio de algoritmos de Mineração de Dados, considerando descritores extraídos do sinal de áudio. Identifica na Last.fm as 150 músicas mais populares de sete gêneros musicais (Rock, Jazz, POP, Música Clássica, MPB, Heavy Metal e Samba). Mediante a extração de descritores relacionados ao sinal de áudio destas músicas, aplica os algoritmos Random Forest; Bayes Net; C4.5; KNN e as estratégias Bagging e Boosting para a classificação. Obtém como melhor resultado 66,67% de acerto com o algoritmo C4.5 para classificação entre Samba e MPB. Constata que a classificação de gêneros musicais se apresenta como um "problema interessante" para estudos que envolvem técnicas de Machine Learning. Estimula a continuidade de estudos semelhantes aplicando algoritmos baseados em Redes Neurais e Algoritmos Genéticos. |
| first_indexed | 2024-12-10T23:52:20Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2176-6649 |
| language | English |
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| publishDate | 2019-09-01 |
| publisher | Universidade de Passo Fundo (UPF) |
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| series | Revista Brasileira de Computação Aplicada |
| spelling | doaj.art-86dfc3bccac44d17bbf2db8a9ab8a9c02022-12-22T01:28:43ZengUniversidade de Passo Fundo (UPF)Revista Brasileira de Computação Aplicada2176-66492019-09-01113475810.5335/rbca.v11i3.91579157Mineração de dados aplicada à classificação automática de gêneros musicaisPaulo Sergio da Conceição Moreira0Denise Fukumi Tsunoda1UFPRUniversidade Federal do ParanáTem por objetivo classificar gêneros musicais automaticamente por meio de algoritmos de Mineração de Dados, considerando descritores extraídos do sinal de áudio. Identifica na Last.fm as 150 músicas mais populares de sete gêneros musicais (Rock, Jazz, POP, Música Clássica, MPB, Heavy Metal e Samba). Mediante a extração de descritores relacionados ao sinal de áudio destas músicas, aplica os algoritmos Random Forest; Bayes Net; C4.5; KNN e as estratégias Bagging e Boosting para a classificação. Obtém como melhor resultado 66,67% de acerto com o algoritmo C4.5 para classificação entre Samba e MPB. Constata que a classificação de gêneros musicais se apresenta como um "problema interessante" para estudos que envolvem técnicas de Machine Learning. Estimula a continuidade de estudos semelhantes aplicando algoritmos baseados em Redes Neurais e Algoritmos Genéticos.http://seer.upf.br/index.php/rbca/article/view/9157algoritmosclassificação automáticagêneros musicaismineração de dados |
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