Três Datasets criados a partir de um banco de Canções Populares Brasileiras de Sucesso e Não-Sucesso de 2014 a 2019

• André Augusto Bertoni Universidade Federal de Goiás
• Rodrigo Pinto Lemos Universidade Federal de Goiás https://orcid.org/0000-0002-6097-550X

DOI: https://doi.org/10.5753/dsw.2021.17410

Resumo

Este trabalho trata da criação e otimização de um grande conjunto de características extraídas de um banco de 881 canções populares brasileiras de Sucesso e Não-Sucesso, entre janeiro de 2014 a maio de 2019. A partir desse banco de canções, criou-se três DataSets de características (features) distintas, sendo que o primeiro contém 3215 características estatísticas; o segundo e o terceiro são totalmente inéditos, pois foram formados a partir da Melodia Vocal das canções (Melodia Predominante da Voz), não havendo banco semelhante disponível para pesquisa. O segundo banco representa um gráfico de espectrograma, formado a partir dos 90 segundos iniciais de cada canção. O terceiro banco é o mais peculiar de todos, pois representa uma análise semântica musical do segundo banco, onde a finalidade principal foi construir uma tabela composta pelas sequências melódicas mais frequentes de cada canção. Nossos Datasets usam apenas canções brasileiras e concentram seus dados em um período limitado e contemporâneo. A ideia da criação desses conjuntos de dados é estimular o estudo de técnicas de Aprendizado de Máquina que requeiram informações musicais. Os recursos extraídos podem auxiliar no desenvolvimento de novas pesquisas nas áreas da música e computação no futuro.

Palavras-chave: Extração de características, Ciência das Canções de Sucesso, Recuperação de Informações Musicais, Melodia Predominante, Canções Brasileiras de Sucesso

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