Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1
arquivototal.pdf: 2211681 bytes, checksum: 5cb4f2453e87ef8068c16be0d0553351 (MD5)
Previous issue date: 2011-12-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The development of Information Theory allowed various forms of data processing that are relevant to any area of science today. Among them, we have the characterization of the self-information, where we have the possibility to determine the information given in favor of a future analysis, and, from this point, the probability of an element in a given context is to be evaluated under the entropy analysis. By this concept, various models of compressors were developed based on prediction, and the Prediction by Partial Matching algorithm (PPM) has results closest to the maximum entropy of a given input with context dependence. The PPM performs prediction by partial correlation between the elements, allowing for pattern recognition and is used in several areas.
The aim of this work is the efficiency evaluation of the use of PPM in symbolic audio files in order to be used in pattern recognition over the melodic and rhythmic patterns of melodies. The tests were conducted using melodies on MIDI files, creating models from the melodic and rhythmic parts, evaluating the efficiency of the models through cross-validation.
The results obtained with the first tests carried out on works for solo violin have been meant as possibility ways to use. There was an average hit rate of 80%, even without considering all the important concepts of Music Theory. With these results, we carried out a test of similarity of melodies, 30 melodies were sought through a bank of 5223 files with great significant results. The analysis of melodies with certain concepts using the PPM confirms the PPM as a versatile algorithm for pattern recognition in melodic sequences, considering the modeling of valid input data used in this work. / O desenvolvimento da Teoria da Informação possibilitou formas diversas de tratamento de dados que são relevantes para qualquer área científica atualmente. Dentre elas, temos a caracterização da auto-informação, onde temos a possibilidade de determinar a informação contida em um dado em prol de futuras análises e, a partir deste ponto, a probabilidade de ocorrência de um elemento num determinado contexto tem como ser avaliada em virtude da análise da entropia. Em consequência disso, modelos de compressores foram desenvolvidos baseando-se em predição, e o algoritmo de Predição por Correspondência Parcial (Prediction by Partial Matching - PPM) foi o que mais se destacou por se aproximar ao máximo da entropia de uma entrada qualquer com dependência de contextos. O PPM realiza predição por correspondência parcial entre elementos em um determinando contexto, permitindo o reconhecimento de padrões e é utilizado em diversas áreas.
Neste trabalho, a problemática vem da avaliação da eficiência da utilização do PPM em arquivos de áudio com o intuito de utilizá-lo no reconhecimento de padrões melódicos e rítmicos em melodias. Os testes foram realizados utilizando melodias no formato MIDI, criando os modelos a partir das articulações melódicas e rítmicas separadamente, modelando os dados a partir da variação entre as alturas das notas das melodias e também considerando as proporções entre as durações das notas. A avaliação da eficiência dos modelos foi realizada através de Validação Cruzada a fim de verificar as melhores características da modelagem.
Os resultados obtidos com os primeiros testes realizados com obras para violino solo serviram para se ter um domínio das possíveis maneiras de utilização. Houve uma taxa de acerto médio de 80%, mesmo sem considerar todos os conceitos importantes da Teoria Musical. Com estes resultados, realizou-se um teste de similaridade de melodias, buscando 30 melodias num banco de 5223 arquivos obtendo ótimos resultados. A análise de melodias com o PPM utilizando os conceitos determinados confirma o PPM como um algoritmo versátil para reconhecimento de padrões em sequências melódicas, considerando válida a modelagem dos dados de entrada utilizada neste trabalho.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.biblioteca.ufpb.br:tede/6057 |
| Date | 26 December 2011 |
| Creators | Carvalho Junior, Antonio Deusany de |
| Contributors | Batista, Leonardo Vidal |
| Publisher | Universidade Federal da Paraíba, Programa de Pós Graduação em Informática, UFPB, BR, Informática |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB, instname:Universidade Federal da Paraíba, instacron:UFPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0012 seconds