Mineração de estruturas musicais e composição automática utilizando redes complexas

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Salazar, Andrés Eduardo Coca
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artificial neural networks; Chaotic dynamical systems; Community detection; Detecção de comunidades; Identificação de gêneros musicais; Music genre recognition; Reconhecimento de padrões rítmicos; Redes complexas; Redes neurais artificiais; Rhythmic pattern recognition; Sistemas dinâmicos caóticos
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082015-100252/

A teoria das redes complexas tem se tornado cada vez mais em uma poderosa teoria computacional capaz de representar, caracterizar e examinar sistemas com estrutura não trivial, revelando características intrínsecas locais e globais que facilitam a compreensão do comportamento e da dinâmica de tais sistemas. Nesta tese são exploradas as vantagens das redes complexas na resolução de problemas relacionados com tarefas do âmbito musical, especificamente, são estudadas três abordagens: reconhecimento de padrões, mineração e síntese de músicas. A primeira abordagem é desempenhada através do desenvolvimento de um método para a extração do padrão rítmico de uma peça musical de caráter popular. Nesse tipo de peças coexistem diferentes espécies de padrões rítmicos, os quais configuram uma hierarquia que é determinada por aspectos funcionais dentro da base rítmica. Os padrões rítmicos principais são caracterizados por sua maior incidência dentro do discurso musical, propriedade que é refletida na formação de comunidades dentro da rede. Técnicas de detecção de comunidades são aplicadas na extração dos padrões rítmicos, e uma medida para diferenciar os padrões principais dos secundários é proposta. Os resultados mostram que a qualidade da extração é sensível ao algoritmo de detecção, ao modo de representação do ritmo e ao tratamento dado às linhas de percussão na hora de gerar a rede. Uma fase de mineração foi desempenhada usando medidas topológicas sobre a rede obtida após a remoção dos padrões secundários. Técnicas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado foram aplicadas para discriminar o gênero musical segundo os atributos calculados na fase de mineração. Os resultados revelam a eficiência da metodologia proposta, a qual foi constatada através de um teste de significância estatística. A última abordagem foi tratada mediante o desenvolvimento de modelos para a composição de melodias através de duas perspectivas, na primeira perspectiva é usada uma caminhada controlada por critérios sobre redes complexas predefinidas e na segunda redes neurais recorrentes e sistemas dinâmicos caóticos. Nesta última perspectiva, o modelo é treinado para compor uma melodia com um valor preestabelecido de alguma característica tonal subjetiva através de uma estratégia de controle proporcional que modifica a complexidade de uma melodia caótica, melodia que atua como entrada de inspiração da rede.