
Mineração de dados aplicada à classificação automática de gêneros musicais
Author(s) -
Paulo Sérgio Moreira
Publication year - 2019
Publication title -
revista brasileira de computação aplicada
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
ISSN - 2176-6649
DOI - 10.5335/rbca.v11i3.9157
Subject(s) - humanities , computer science , physics , art
Tem por objetivo classificar gêneros musicais automaticamente por meio de algoritmos de Mineração de Dados, considerando descritores extraídos do sinal de áudio. Identifica na Last.fm as 150 músicas mais populares de sete gêneros musicais (Rock, Jazz, POP, Música Clássica, MPB, Heavy Metal e Samba). Mediante a extração de descritores relacionados ao sinal de áudio destas músicas, aplica os algoritmos Random Forest; Bayes Net; C4.5; KNN e as estratégias Bagging e Boosting para a classificação. Obtém como melhor resultado 66,67% de acerto com o algoritmo C4.5 para classificação entre Samba e MPB. Constata que a classificação de gêneros musicais se apresenta como um "problema interessante" para estudos que envolvem técnicas de Machine Learning. Estimula a continuidade de estudos semelhantes aplicando algoritmos baseados em Redes Neurais e Algoritmos Genéticos.