Reconhecedor e separador de instrumentos musicais em áudio
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Data
2019-11-12
Autores
Orientador
Marana, Aparecido Nilceu 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Bauru - FC - Ciência da Computação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
O reconhecimento de sons de instrumentos musicais pode ser uma tarefa difícil até para seres humanos. Essa habilidade está relacionada diretamente com a separação de instrumentos presentes em um áudio, sendo esta uma atividade de alta complexidade, e que demanda expertise e tempo. No âmbito deste trabalho foi proposta uma solução automatizada de reconhecimento e separação de instrumentos com uma abordagem de aprendizado de máquina. Foram utilizadas para a realização deste trabalho redes neurais artificiais recorrentes LSTM. Apesar dos resultados obtidos com a solução de separação proposta terem sido inferiores aos obtidos por métodos do estado da arte da área, eles podem ser considerados satisfatórios dados os recursos e o tempo limitados para o desenvolvimento do trabalho. Além disso, os processos de projeto e desenvolvimento da solução apresentada neste trabalho ensejaram ao aluno aplicar conhecimentos obtidos durante o curso de graduação e também estudar e aplicar conceitos e tecnologias bastante novas e atuais nas áreas de Aprendizado de Máquina e Reconhecimento de Padrões
Resumo (inglês)
Sound recognition of musical instruments can be a difficult task even for humans. This ability is directly related to the separation of instruments present in an audio, which is a highly complex activity that requires expertise and time. As part of this work, an automated instrument recognition and separation solution with a machine learning approach was proposed. Recurrent neural networks LSTM were used for this work. Although the results obtained with the proposed separation solution were below to the state of the art methods, they can be considered satisfactory given the limited resources and time for the development of the work. In addition, the design and development processes of the solution presented in this paper have enabled the student to apply knowledge gained during the undergraduate degree and to study and apply very new and current concepts and technologies in the areas of Machine Learning and Pattern Recognition.
Descrição
Idioma
Português
Como citar
SILVA, Rodney Renato de Souza. Reconhecedor e separador de instrumentos musicais em áudio. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Faculdade de Ciências, Universidade Estadual Paulista (UNESP), Bauru, 2019.