Reconhecendo gêneros musicais brasileiros com técnicas de aprendizagem de máquina supervisionada

  • Julia Luiza da Conceição UFAM
  • Rosiane de Freitas UFAM
  • Bruno Gadelha UFAM
  • João Gustavo Kienen UFAM
  • Sérgio Anders UFAM
  • Brendo Cavalcante UFAM

Resumo


Neste trabalho, é apresentado um estudo sobre o reconhecimento automático dos principais gêneros musicais brasileiros: Axé, Forró, MPB, Rock, Samba e Sertanejo. Para tanto, foram realizados experimentos de classificação automática utilizando a ferramenta Weka e algoritmos clássicos de aprendizagem supervisionada. Foi também realizada uma análise das principais bases de dados disponíveis: GTZAN, FMA, AudioSet, RWC, ISMIR, Magnature e LMD. Como resultado, percebeu-se a escassez de diversidade cultural nestas bases, em sua maioria concentrando estilos globalmente populares como Pop e Rock, reforçando a necessidade de incluir gêneros mais diversos e culturalmente identitários, como os brasileiros.

Palavras-chave: reconhecimento automático, gêneros musicais brasileiros, aprendizagem supervisionada

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Publicado
30/06/2020
DA CONCEIÇÃO, Julia Luiza; DE FREITAS, Rosiane ; GADELHA, Bruno ; KIENEN, João Gustavo; ANDERS, Sérgio; CAVALCANTE, Brendo. Reconhecendo gêneros musicais brasileiros com técnicas de aprendizagem de máquina supervisionada. In: SEMINÁRIO INTEGRADO DE SOFTWARE E HARDWARE (SEMISH), 47. , 2020, Cuiabá. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 186-197. ISSN 2595-6205. DOI: https://doi.org/10.5753/semish.2020.11328.