Classificação automática de gêneros musicais em bases de letras de músicas em diferentes idiomas utilizando métodos de combinação de classificadores

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Lima, Adriano Alves de lattes
Orientador(a): Silla Junior, Carlos Nascimento lattes
Banca de defesa: Silla Junior, Carlos Nascimento, Sanches, Danilo Sipoli, Paraíso, Emerson Cabrera
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Cornelio Procopio
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Informática
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2553
Resumo: A classificação automática de gêneros musicais é uma tarefa importante na área de recuperação da informação musical. Para auxiliar esta tarefa diversos recursos linguísticos de processamento de linguagem natural vem sendo utilizado sem letras de músicas. Isto é importante considerando que a classificação baseada em áudio pode ser complementada com características das letras de músicas para auxiliar na melhoria dos resultados. Este trabalho busca realizar a análise de tais ferramentas de processamento de linguagem natural aplicadas as letras de músicas em diferentes idiomas para a classificação de gêneros musicais. Além disso, foram estudadas outras técnicas para melhorar os resultados da classificação, como por exemplo, combinação de características por meio de early fusion e late fusion. Para realizar os experimentos foram criadas três bases de dados com letras de músicas em diversos gêneros nos idiomas Latinos (Português e Espanhol), Nórdicos (Dinamarquês, Norueguês e Sueco) e Inglês. Os resultados obtidos demonstram que a combinação das abordagens por meio das técnicas de late fusion através do produto da probabilidade e da técnica de early fusion proporcionaram os melhores resultados na classificação de gêneros musicais utilizando letras de músicas em diferentes idiomas.