Acrescente capacidade de armazenamento introduziu novos desafios no contexto de exploração de grandes bases de dados de músicas. Esse trabalho consiste em investigar técnicas de comparação de músicas representadas por sinais polifônicos, com o objetivo de encontrar similaridades, permitindo a identificação de músicas cover em grandes bases de dados. Técnicas de extração de características a partir de sinais musicais foram estudas, como também métricas de comparação a partir das características obtidas. Os resultados mostraram que é possível encontrar um novo método de identificação de covers com um menor custo computacional do que os existentes, mantendo uma boa precisão / The growing capacity in storage and transmission of songs has introduced a new challenges in the context of large music data sets exploration. This work aims at investigating techniques for comparison of songs represented by polyphonic signals, towards identifying cover songs in large data sets. Techniques for music feature extraction were evaluated and compared. The results show that it is possible to develop new methods for cover identification with a lower computational cost when compared to existing solutions, while keeping the good precision
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-11082014-085519 |
Date | 30 April 2014 |
Creators | Martha Dais Ferreira |
Contributors | Luis Gustavo Nonato, Marco Antonio Grivet Mattoso Maia, Rodrigo Fernandes de Mello |
Publisher | Universidade de São Paulo, Ciências da Computação e Matemática Computacional, USP, BR |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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