Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3307_1.pdf: 2559653 bytes, checksum: ba931eaf39be77a41a6ed230c728e72e (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A recuperação de informações musicais (MIR Music Information Retrieval) é uma área de pesquisa extensa e útil para um conjunto de aplicações como identificação automática de intérprete, compositor ou gênero musical, busca e navegação em bibliotecas musicais, dentre outras. O projeto Um País, Um Violão , realizado no Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco, se propõe a estudar a interpretação violonística no acompanhamento da bossa nova e, neste contexto, o reconhecimento de acordes tem papel fundamental. Dado que a bossa nova possui harmonia jazzística, favorecendo a utilização recorrente de dissonâncias, e os intérpretes freqüentemente realizam re-harmonizações durante a execução das peças, a maneira com a qual tais aspectos são executados torna-se uma informação importante na caracterização de um dado intérprete e no estudo de sua interpretação. Entretanto, para realização de tal estudo, os requisitos do reconhecimento de acordes são mais exigentes do que os considerados na literatura atual. O processo proposto lida com harmonia jazzística, a mais complexa estrutura harmônica na música ocidental. Nenhum trabalho encontrado na literatura considera tal complexidade. Infelizmente, a tecnologia atual de captura MIDI em violões é muito sensível a diversos fatores, e ainda insere uma quantidade grande de ruído nos dados capturados. Portanto, o processo inclui uma etapa de préprocessamento das seqüências capturadas para minimização de ruídos. Além disso, por motivos que serão discutidos no quinto capítulo, realizou-se um estudo para garantir que os atrasos gerados pelo captador MIDI são aceitáveis. Para minimizar os ruídos inerentes à captura realizada pelos violões MIDI, foi proposta uma técnica baseada em duas bases de regras, executadas em série, porém realizando-se uma segmentação simples antes da execução da segunda base. A primeira base contém regras simples e elimina eventos claramente ruidosos, além de marcar potenciais ruídos para análise na segunda etapa quando mais informações estão disponíveis. A segunda base contém regras mais complexas, que consideram informações harmônicas e contextuais locais para tratar eventos marcados na primeira fase, eliminando ou corrigindo o ruído restante. O processo proposto para detecção de acordes nas seqüências MIDI divide o problema em três fases: primeiramente, realiza-se a segmentação da seqüência, tentando identificar os pontos de mudança de acorde através de um algoritmo que utiliza conhecimento específico do domínio. Em seguida, utiliza-se uma função de utilidade e um conjunto de padrões de acordes recorrentes em harmonia jazzística e posições comuns no braço do violão para identificar os acordes candidatos em cada segmento, construindo-se um grafo. Por fim, particiona-se o grafo encontrado em regiões de incerteza, ou seja, regiões onde há mais de um acorde candidato para cada camada, cercadas por regiões de certeza, e utiliza-se um conjunto de regras contendo padrões de seqüências recorrentes em harmonia jazzística para tentar resolver os casos ambíguos em cada sub-grafo. Além disso, realizou-se um estudo, inédito na literatura, sobre a confiabilidade da precisão temporal da captura realizada por violões MIDI, comparando-a com a precisão obtida pelos algoritmos de detecção de ataques em sinais de áudio. O pré-processamento obteve bons resultados na minimização de eventos ruidosos nas seqüências MIDI. Os resultados chegaram a 74,44% de precisão em reconhecimento de acordes, e foram bastante satisfatórios, especialmente com respeito à completude harmônica envolvida quando considera-se a quantidade de dissonâncias usadas na harmonia jazzística

Esta dissertação apresenta um estudo comparativo de diferentes métodos computacionais de segmentação estrutural musical, onde o principal objetivo é delimitar fronteiras de seções musicais em um sinal de áudio, e rotulá-las, i.e. agrupar as seções encontradas que correspondem a uma mesma parte musical. São apresentadas novas propostas para segmentação estrutural nãosupervisionada, incluindo métodos para processamento em tempo real, alcançando resultados com taxas de erro inferiores a 12%. O método utilizado compreende um estudo dos descritores sonoros e meios de modelá-los temporalmente, uma exposição das técnicas computacionais de segmentação estrutural e novos métodos de avaliação dos resultados que penalizam tanto a incorreta detecção das fronteiras quanto o número incorreto de rótulos encontrados. O desempenho de cada técnica computacional é calculado utilizando diferentes conjuntos de descritores sonoros e os resultados são apresentados e analisados tanto quantitativa quanto qualitativamente. / A comparative study of different music structural segmentation methods is presented, where the goal is to delimit the borders of musical sections and label them, i.e. group the sections that correspond to the same musical part. Novel proposals for unsupervised segmentation are presented, including methods for real-time segmentation, achieving expressive results, with error ratio less then 12%. Our method consists of a study of sound descriptors, an exposition of the computational techniques for structural segmentation and the description of the evaluation methods utilized, which penalize both incorrect boundary detection and incorrect number of labels. The performance of each technique is calculated using different sound descriptor sets and the results are presented and analysed both from quantitative and qualitative points-of-view.

Esta dissertação apresenta um estudo comparativo de diferentes métodos computacionais de segmentação estrutural musical, onde o principal objetivo é delimitar fronteiras de seções musicais em um sinal de áudio, e rotulá-las, i.e. agrupar as seções encontradas que correspondem a uma mesma parte musical. São apresentadas novas propostas para segmentação estrutural nãosupervisionada, incluindo métodos para processamento em tempo real, alcançando resultados com taxas de erro inferiores a 12%. O método utilizado compreende um estudo dos descritores sonoros e meios de modelá-los temporalmente, uma exposição das técnicas computacionais de segmentação estrutural e novos métodos de avaliação dos resultados que penalizam tanto a incorreta detecção das fronteiras quanto o número incorreto de rótulos encontrados. O desempenho de cada técnica computacional é calculado utilizando diferentes conjuntos de descritores sonoros e os resultados são apresentados e analisados tanto quantitativa quanto qualitativamente. / A comparative study of different music structural segmentation methods is presented, where the goal is to delimit the borders of musical sections and label them, i.e. group the sections that correspond to the same musical part. Novel proposals for unsupervised segmentation are presented, including methods for real-time segmentation, achieving expressive results, with error ratio less then 12%. Our method consists of a study of sound descriptors, an exposition of the computational techniques for structural segmentation and the description of the evaluation methods utilized, which penalize both incorrect boundary detection and incorrect number of labels. The performance of each technique is calculated using different sound descriptor sets and the results are presented and analysed both from quantitative and qualitative points-of-view.