Uma abordagem baseada em letras para a descoberta de conhecimento da música brasileira: o sertanejo como um estudo de caso
Resumo
Técnicas computacionais podem ser usadas para identificar tendências e padrões musicais, ajudando as pessoas a filtrar e selecionar músicas de acordo com suas preferências. Nesse cenário, pesquisas afirmam que o futuro da música permeia a inteligência artificial, que desempenhará o papel de compor músicas que melhor atendam aos gostos dos consumidores. Portanto, extrair padrões desses dados é fundamental e pode contribuir para o ecossistema da indústria da música. Essas técnicas são bem conhecidas no campo da recuperação de informações musicais. Eles consistem na extração das características de áudio (conteúdo) ou letra (contexto), sendo o último preferível por exigir menor custo computacional e apresentar melhores resultados. No entanto, ao observar o estado da arte, verificou-se a falta de antecedentes que investiguem a extração de padrões musicais brasileiros por meio de letras. Nesse sentido, o objetivo principal deste trabalho é preencher essa lacuna por meio de técnicas de mineração de texto, analisando a classificação das músicas nos subgêneros do sertanejo. Essa análise é baseada em letras e extração de conhecimento para explicar como os subgêneros diferem.
Palavras-chave:
Recuperação da Informação Musical, Classificação de subgêneros musicais, Extração de padrões da música brasileira
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Yang, J. (2018). Lyric-based music genre classifcation. Master’s thesis, University of Victoria.
Publicado
15/10/2019
Como Citar
SILVA JUNIOR, Jorge; ROSSI, Rafael; LOBATO, Fabio.
Uma abordagem baseada em letras para a descoberta de conhecimento da música brasileira: o sertanejo como um estudo de caso. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 16. , 2019, Salvador.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2019
.
p. 949-960.
ISSN 2763-9061.
DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2019.9348.
