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Previous issue date: 1999 / Motivados pela demanda do mercado de software musical, bem como pelo interesse
científico envolvido no problema de previsão de séries temporais [Weigend, 1993],
desenvolvemos um ambiente capaz de realizar previsões de acordes de canções de Jazz
em tempo real. Nós propusemos uma arquitetura híbrida original que tem como base uma
rede neural MLP-backpropagation atuando de forma concorrente com um rastreador de
seqüências repetidas de acordes. A rede neural faz um aprendizado prévio a partir de
diversos exemplos de canções, extraindo os padrões curtos de seqüências de acordes
típicas. O sistema rastreador funciona capturando em tempo real as repetições (refrões,
estrofes, etc.) dentro de uma dada canção, as quais escapariam à rede neural. Trata-se da
problemática geral de aprendizado a priori versus aprendizado situado, em tempo real.
Com a arquitetura híbrida proposta e uma representação rica do acorde musical,
obtivemos resultados muito acima dos registrados na literatura dedicada ao problema
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2556 |
| Date | January 1999 |
| Creators | Sidney Gouveia Carneiro da Cunha, Uraquitan |
| Contributors | Lisboa Ramalho, Geber |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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