Modelo de aprendizado de máquina para classificação de gêneros musicais populares da região amazônica legal internacional

Autores

  • Douglas Silva Universidade Federal do Amapá
  • Cláudio Gomes Universidade Federal do Amapá

Palavras-chave:

recuperação de informação musical, aprendizado de máquina, gêneros musicais, base de dados, computação musical

Resumo

A preferência musical da sociedade possui continua estima por gêneros musicais internacionais em detrimento aos nacionais ou locais. A música é um dos meios de comunicação mais utilizados para a facilitação e ergonomia na organização da estrutura social influenciando o estilo de vida, gostos e convivência interpessoal. Diversos aplicativos com conceito musical dentro de várias ferramentas utilizam os classificadores musicais. Por diversos motivos, os classificadores musicais possuem pouca ou nenhuma informação sobre gêneros musicais locais. Este trabalho atual apresenta um modelo de aprendizado de máquina de classificação automático de gêneros musicais populares amazônicos. Apresentando a nova versão, a base de dados contém os gêneros musicais populares: andino, brega, carimbó, cúmbia, merengue, pasillo, salsa e vaqueirada, oriundos da região da Amazônia Legal Internacional. A base de dados confeccionada apresenta 125 faixas para cada ritmo com 788 parâmetros. Esses parâmetros foram extraídos em três versões temporais: início, meio e final da música. Para testes, analisou-se a acurácia a partir de validação cruzada dos modelos de KNN, MLP, SVC e XGB obtendo 57.58%, 56.79%, 61.33% e 61.17%, respectivamente. Concluindo que o modelo em máquina de vetor suporte (SVC) apresentou a melhor robustez para os cenários empregados.

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Data de publicação

2022-12-30

Como Citar

Silva, D., & Gomes, C. (2022). Modelo de aprendizado de máquina para classificação de gêneros musicais populares da região amazônica legal internacional. Revista Eletrônica De Iniciação Científica Em Computação, 20(4). Recuperado de https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/article/view/2772