Identificação de padrões de sinais acústicos com base em classificação paraconsistente - Paulo, Katia Cristina Silva (2016)
Com o uso de um conceito ainda não explorado para fins de classificação de dados, baseado em Lógica Paraconsistente Anotada (LPA), este trabalho visa à construção de um sistema inteligente para classificação de gêneros musicais (Music Genre Classification - MGC). Este tema, de caráter emergente na literatura, tem recebido atenção crescente da comunidade científica, tendo em vista a sua grande aplicabilidade, destacando-se o potencial de comercialização de dados multimídia pela Internet, assim como a automatização de inúmeras tarefas de data mining que envolvem sinais musicais. Utilizando uma base de dados composta por amostras de músicas representativas de cada gênero musical, tais como jazz, bolero, bossa nova, forró, salsa e sertanejo, assim como de um classificador discriminativo paraconsistente, uma abordagem supervisionada é proposta para solucionar o problema. O primeiro módulo do sistema realiza a extração de características dos diversos segmentos das músicas com base na análise tempo-frequência associada com as bandas críticas do ouvido humano. Por outro lado, o segundo módulo utiliza o classificador proposto, que deve permitir a manipulação de sinais com características contraditórias de uma maneira mais semelhante àquela realizada pelo cérebro humano. Os resultados, quando comparados com as abordagens pré-existentes para MGC, demonstram a viabilidade do uso da LPA para tal fim. Além disso, caracteriza-se neste trabalho, uma contribuição original ao estado-da-arte no tema, que consiste justamente no uso da LPA para MGC, procedimento para o qual inexiste descrição na literatura até este momento.