Predição de gêneros musicais utilizando técnicas de aprendizado de máquina - Dim, Cleyton; Alves, Luiz; Sousa, Pedro (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2019: Anais do XVI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2019.9296, 2019)
A Internet disponibiliza uma enorme quantidade de arquivos de áudio espalhados por inúmeros serviços, muitas vezes identificar e organizar estes arquivos por gênero musical é fundamental para traçar um perfil de usuário e disponibilizar um serviço personalizado. Este trabalho pretende criar um método de classificação capaz de identificar 6 classes diferentes de gêneros musicais (música clássica, jazz, blues, pop, rock e heavy metal) de forma automática. A solução proposta apoia-se em técnicas de aprendizado de máquina, utilizando a combinação de um modelo de base (Random Forest) com modelos específicos para os gêneros Metal, Rock e Pop. A acurácia máxima alcançada pelo modelo combinado foi de 80,64%.