Classificação de gêneros musicais com extração manual de características.

Abstract

Devido ao crescimento de compartilhamento de mídias digitais de músicas e surgimento de serviços de streaming, a área de Recuperação de Informações Musicais (MIR) é formentada pela indústria para desenvolver modelos de classificação de gêneros musicais. Inspirados pelo problema, o primeiro modelo e dataset são explorados desde o início dos anos 2000, utilizando técnicas clássicas de machine learning e extração manual de métricas. Atualmente, mais de vinte anos depois, devido ao avanço no campo de inteligência artificial presenciado nos últimos anos, a forma com que a classificação de gêneros é realizada sofreu mudanças significativas. Assim, a fim de comparar modelos modernos e clássicos com a utilização de extração tradicional das métricas, este trabalho, baseado na literatura, propõe uma metodologia de análise de trechos das músicas para classificação. Os resultados obtidos mostram que algoritmos tradicionais disputam em desempenho com redes neurais simples quando utilizadas métricas musicais. Outro resultado é a pequena melhora que ocorre na classificação para pequenos trechos da música, diferente do que é concluído em outro trabalho recente da literatura.