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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorPereira, Tiago Martinspt_BR
dc.contributor.authorAbreu, Ronan David Souza-
dc.date.accessioned2023-04-19T12:01:24Z-
dc.date.available2023-04-19T12:01:24Z-
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.citationABREU, Ronan David Souza. Aprendizado de máquina supervisionado: classificação de músicas por gênero musical. 2023. 48 f. Monografia (Graduação em Estatística) - Instituto de Ciencias Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/5447-
dc.description.abstractEste trabalho apresenta um estudo sobre Aprendizado de Máquina Supervisionado apli cado à classificação de músicas por gênero musical. A metodologia consistiu na extração de características musicais relevantes de arquivos de áudio, seguida da aplicação de algo ritmos de aprendizado de máquina para treinamento e teste de modelos de classificação. Usou-se um conjunto de dados de arquivos de áudio de diversos gêneros musicais dis ponibilizados pela base de dados GTZAN. Os resultados obtidos indicam que é possível alcançar uma acurácia significativa na classificação de músicas utilizando a abordagem proposta neste trabalho. O modelo poderá ser usado na organização de grandes catálogos de música, recomendação e análise de tendências.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectProcessamento de sinaispt_BR
dc.subjectAprendizado de máquina supervisionadopt_BR
dc.subjectRecuperação de informações musicaispt_BR
dc.titleAprendizado de máquina supervisionado : classificação de músicas por gênero musical.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeOliveira, Diana Campos dept_BR
dc.contributor.refereeRibeiro, Marcelo Carlospt_BR
dc.contributor.refereePereira, Tiago Martinspt_BR
dc.description.abstractenThis work presents a study on Supervised Machine Learning applied to the classificationof music by musical genre. The methodology consisted of extracting relevant musical features from audio files, followed by the application of machine learning algorithms for training and testing classification models. A dataset of audio files from various musical genres provided by the GTZAN database was used. The results obtained indicate that it is possible to achieve significant accuracy in music classification using the approach proposed in this work. The model could be used in organizing large music catalogs, recommendation, and trend analysis.pt_BR
dc.contributor.authorID16.2.5858pt_BR
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