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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2556
Title: Um ambiente híbrido inteligente para previsão de acordes musicais em tempo real
Authors: Sidney Gouveia Carneiro da Cunha, Uraquitan
Keywords: Previsão de acordes musicais;Rede neural MLP-backpropagation;Repetições em tempo real
Issue Date: 1999
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Citation: Sidney Gouveia Carneiro da Cunha, Uraquitan; Lisboa Ramalho, Geber. Um ambiente híbrido inteligente para previsão de acordes musicais em tempo real. 1999. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 1999.
Abstract: 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
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2556
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