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Título: Sistemas de classificação musical com redes neuronais
Autores: Malheiro, Ricardo
Paiva, Rui Pedro
Mendes, António José
Mendes, Teresa
Cardoso, Amílcar
Palavras-chave: classificação de música
redes neuronais
extracção de características
análise de sinais musicais
Data: 2004
Resumo: Como resultado da evolução e inovação tecnológicas, a indústria da distribuição electrónica de música tem tido um enorme crescimento. Desta forma, tarefas como a classificação automática de géneros musicais tornam-se um forte motivo para o incremento da investigação na área. O reconhecimento automático de géneros musicais envolve tarefas como a extracção de características das músicas e o desenvolvimento de classificadores que utilizem essas características. Neste estudo pretendeu-se, através de 3 problemas de classificação independentes, classificar peças de música clássica. Foi construído um protótipo para um sistema real de classificação, onde de um conjunto de músicas não catalogadas, foram automaticamente extraídos dez segmentos de seis segundos cada. Cada segmento musical foi classificado individualmente utilizando redes neuronais, tendo sido, para tal, extraídas 40 características por segmento. Cada música foi
As a result of recent technological innovations, there has been a tremendous growth in the Electronic Music Distribution industry. In this way, tasks such us automatic music genre classification address new and exciting research challenges. Automatic music genre recognition involves issues like feature extraction and development of classifiers using the obtained features. In this study we aim to classify classical music in subgenres, through three independent classification problems. Therefore, we extract 40 features for each one of the musical segments and we use neural nets as classifiers. Afterwards, due to the quality of the obtained results, a prototype system for automatic music classification of entire songs (not only segments) was built. We use 10 extracts for each song, uniformly distributed throughout the song. Each song is classified according to the most representative genre in all extracts.
URI: http://dspace.ismt.pt/xmlui/handle/123456789/328
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