Redes neurais aplicadas à modelagem de instrumentos acústicos para síntese sonora em tempo real

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Santos, Carlos Henrique Tarjano
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Redes neurais; Modelagem acústica; Síntese sonora em tempo real; Rede neural artificial; Acústica; Inteligência artificial; Neural networks; Acoustic modeling; Real-time sound synthesis
• Link de acesso: https://app.uff.br/riuff/handle/1/7613

O presente trabalho desenvolve estratégias de aplicação de redes neurais artificiais ao campo de modelagem acústica, tanto no domínio do tempo quanto no domínio da frequência, com foco na síntese sonora em tempo real de instrumentos musicais. Para essa finalidade, o estado da arte da pesquisa relacionada a redes neurais e suas aplicações é investigado, através de uma revisão bibliográfica, que levanta também as principais técnicas e algoritmos utilizados na emulação de instrumentos musicais em tempo real. Duas propostas de modelos completos para síntese sonora são apresentadas e avaliadas, a partir do uso de redes neurais aplicadas à modelagem espectral. A comparação de um dos modelos com implementações apresentadas para os dois algoritmos mais utilizados na modelagem física indica que a aplicação das redes neurais na área de áudio tem o potencial de aumentar a verossimilhança das simulações, reduzindo a carga computacional necessária. Do ponto de vista do desenvolvimento de produtos, o trabalho apresenta, a partir dos métodos espectrais desenvolvidos, uma inovação tecnológica capaz de basear uma linha de instrumentos virtuais comerciais