Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Cantergi, Marco |
| Orientador(a): |
Azevedo, Fabio Souto de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/204643
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Resumo: |
Diferentemente da altura e intensidade, a caracterização do timbre como qualidade sonora nãoé bem delimitada; todavia é essa qualidade que abarca os elementos que nos permitem identificar a natureza de um som: sabemos, de algum modo, diferenciar uma auta de um violino sem olharmos para o instrumento. Na realidade da rede mundial de computadores e de uma quantidade quase que infinita de músicas disponíveis, no entanto, temos a possibilidade de treinar sistemas automatizados para buscar músicas as quais contenham os instrumentos cujo som desejamos ouvir; nesse sentido, intenta-se encontrar as variáveis features (descritores) que melhor os identi quem. Treze descritores do domínio de frequências, a partir da Transformada de Fourier, foram testados diante de bases de dados de notas isoladas de dezoito instrumentos musicais, assim como de trechos musicais mais complexos de piano, violino, clarinete, violão, fagote e auta, trechos esses tanto monofônicos como em duo. A importância das variáveis na tarefa de identicação de instrumentos musicais foi determinada a partir do classificador supervisionado TreeBagger implementado no software MATLAB, para diversas combinações destes instrumentos; obteve-se assim, para cada experimento um grau de acerto e, ao cabo de todos os experimentos, um ranking para os descritores. |
