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Recuperação Inteligente de Informação de Músicas Uraquitan Sidney Cunha.

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1 Recuperação Inteligente de Informação de Músicas Uraquitan Sidney Cunha

2 Roteiro  Introdução • Recuperação de Informação de Músicas • Motivações  ISMIR, IMIRSEL e MIREX  Importantes Áreas de Pesquisa e Aplicação da MIR  Aplicações de MIR  Doutorado  Conclusão

3 Recuperação de Informação de Músicas  A RI de músicas é um desafio a ser superado com grande produção científica em todo o mundo  A complexidade se justifica pela natureza da atividade • Quando realizada por seres humanos, envolve processos cognitivos e de aprendizagem que não têm seus limites muito claros até mesmo para especialistas

4 Recuperação de Informação de Músicas  Atualmente diversas subáreas de RI de músicas têm sido objeto de pesquisas, e a cada ano diversas novas técnicas são propostas • Juntas elas tentam maximizar o poder da recuperação da informação MÚSICA ACORDES BEATS SEGMENTAÇÃO FREQUÊNCIAS COMPASSO MELODIA

5 Motivações  As principais motivações envolvem: • Demandas por softwares educativos na área de música • Demandas da indústria e comércio que lida com recomendações de estilos musicais • Demandas da indústria de equipamentos de áudio musical que pretendem dar sempre maior suporte aos músicos •...

6 ISMIR – The International Society for Music Information Retrieval  Sociedade internacional de pesquisa sobre recuperação de dados e informações relacionados com música (MIR – Music Information Retrieval)  Grupo informal que estabeleceu um comitê organizador de um simpósio no ano de 2000 • International Symposium on Music Information Retrieval  Em 2002 formalizou-se se tornando uma conferência chamada ISMIR

7 ISMIR – The International Society for Music Information Retrieval  O objetivo da ISMIR: • Espaço para a troca de notícias, ideias, apresentação de projetos de pesquisa  A conferência busca atender as demandas do meio acadêmico e das indústrias de informação e entretenimento • A música digital e seus metadados são cada vez mais abundantes

8 ISMIR – The International Society for Music Information Retrieval  MIR é uma área interdisciplinar • Musicologia, Ciência Cognitiva, Ciência da Informação, Ciência da Computação, entre outras  A conferência da ISMIR reuni pesquisadores, desenvolvedores, educadores, estudantes e usuários profissionais, de áreas deste domínio multidisciplinar

9 IMIRSEL - International Music Information Retrieval Systems Evaluation Laboratory  O IMIRSEL, localizado na Escola de Pós-Graduação em Biblioteconomia e Ciência da Informação (GSLIS) da Universidade de Illinois (UIUC), atualmente chefiado pelo professor J. Stephen Downie, tem os seguintes objetivos:. • Definir métricas que permitam a validação e comparação das técnicas emergentes sobre MIR • Criação e disponibilização de materiais de música, e de metadados de músicas.

10 MIREX - Music Information Retrieval Evaluation eXchange  Competição entre várias categorias de algoritmos de MIR • Objetiva a comparação do estado da arte de algoritmos e sistemas relevantes para MIR.  O IMIRSEL é o principal organizador do MIREX • Normalmente acontece durante a realização do ISMIR  A seguir descreveremos cada uma das áreas de MIR que têm sido testadas com algoritmos submetidos a métricas previamente estabelecidas durante o MIREX

11 Importantes Áreas de Pesquisa e Aplicação da MIR  Audio classification  Audio cover identification  Audio Music Similarity and Retrieval  Audio Onset Detection  Audio Key Detection  Query by Singing/Humming  Audio Melody Extraction  Multiple Fundamental Frequency Estimation & Tracking  Audio Chord Estimation  Structural Segmentation  Audio Tempo Estimation  Audio Beat Tracking

12 Audio Classification  Esta tarefa tem como objetivo a identificação de estilos musicais e até estilos de compositores  No MIREX, as tarefas são testadas por grandes grupos: • Identificação de compositores clássicos: Bach, Beethoven, Brahms, Chopin, Dvorak, Handel, Haydn, Mendelssohn, Mozart, Schubert e Vivaldi • Identificações de Estilos de Música Pop: Blues, Jazz, Country/Western, Baroque, Classical, Romantic, Electronica, Hip-Hop, Rock, HardRock/Metal • Identificações de Estilos de Música Latina: Axe, Bachata, Bolero, Forro, Gaucha, Merengue, Pagode, Sertaneja, Tango

13 Audio Classification Melhores Resultados em 2012  Algoritmo baseado em Support Vector Machine nos dois primeiros lugares • Acertos em 76% e 75%

14 Audio Cover Identification  Esta tarefa avalia algoritmos que tentam identificar se um dado arquivo de áudio pode ser visto como uma representação “cover” de uma outra composição  A ideia é a de que um algoritmo possa receber vários arquivos de áudio e ranqueá-los de acordo com suas semelhanças com um dado banco de canções • No banco de canções existem diferentes versões de cada canção

15 Audio Cover Identification Melhor Resultado em 2012  Algoritmo baseado nas medidas de similaridade entre partes do audio através da comparação dos centróides dos vetores croma de parte do audio • Acertos próximos de 62,5%

16 Audio Music Similarity and Retrieval  Um sistema de similaridade musical pode ajudar às pessoas que lidam com música a encontrar novas músicas que se encaixem por similaridade com outras determinadas músicas.  Os algoritmos costumam ser implementados por gêneros musicais: Blues, Jazz, Country/Western, Baroque, Classical, Romantic, Electronica, Hip-Hop, Rock, HardRock/Metal

17 Audio Music Similarity and Retrieval Melhor Resultado em 2012  Algoritmo que extrai de uma canção as características de áudio sobre timbre, tempo e ritmo e calcula a distância das mesmas em relação as mesmas características de outras canções • Acertos próximos de 64%

18 Symbolic Melodic Similarity  O objetivo desta tarefa é comparar algoritmos que trabalham para verificar o grau de similaridade entre as melodias presentes em arquivos simbólicos de áudio (MIDI)  Os algoritmos recebem um arquivo simbólico de áudio e compara o mesmo com um banco de arquivos, retornando um ranking dos mais similares

19 Symbolic Melodic Similarity Melhor Resultado em 2012  O melhor algoritmo utiliza técnicas de PPM (Prediction by Partial Matching) • Acertos em média de 60%

20 Audio Onset Detection  Esta tarefa tem como objetivo analisar algoritmos capazes de encontrar os locais dos eventos sônicos em um arquivo de áudio  Para este tipo de tarefa, que é normalmente feita em aplicações dedicadas a um único tipo de sinal de áudio, a base de arquivos é dividida em classes • Bateria tocando, um instrumento de solo, etc.

21 Audio Onset Detection Melhor Resultado em 2012  Algoritmo baseado em redes neurais recorrentes e bidirecionais do tipo Long Short Term Memory • Acertos em 85%

22 Audio Key Detection  A determinação do tom de uma música é uma informação extremamente importante para a análise da música ocidental  Esta tarefa analisa e compara algoritmos capazes de identificar o tom de canções • Para esta tarefa, são analisadas pelos algoritmos apenas os 30 segundos iniciais de cada arquivo do banco de dados de canções.

23 Audio Key Detection Melhor Resultado em 2012  Algoritmo baseado na extração cromagrama através da DFT em arquivos de áudio clipados entre as frequências de 100 e 2000hz • Acertos em 82%

24 Query by Singing/Humming  O objetivo desta tarefa é avaliar sistemas de MIR que recebem como entrada áudios de pessoas cantando e que tentam identificar corretamente as notas que estariam sendo executadas pelos cantores

25 Query by Singing/Humming Melhor Resultado em 2012  Algoritmo baseado em Earth Mover’s Distance (EMD) e Dynamic Time Warping (DTW) • Acertos em 96%

26 Audio Melody Extraction  O objetivo desta tarefa é avaliar a capacidade de sistemas de MIR na extração da frequência fundamental da voz de uma melodia sendo executada.  A tarefa normalmente se divide e detectar a voz e em seguida, a frequência fundamental

27 Audio Melody Extraction Melhor Resultado emm 2012  Algoritmo baseado na segmentação do áudio em pequenos clusters seguida da identificação da frequência fundamental predominante nos mesmos • Acertos em 68%

28 Multiple Fundamental Frequency Estimation & Tracking  O objetivo desta tarefa é avaliar sistemas capazes de identificar as frequências fundamentais (F0) de cada frame de um sinal de áudio.  A identificação da F0 de um sinal de áudio é muito importante para muitas tarefas de MIR, pois ela pode ajudar muita na identificação de notas musicais e timbres em sinais complexos.

29 Multiple Fundamental Frequency Estimation & Tracking Melhor Resultado em 2012  Algoritmo baseado na análise da transformada de Fourrier STFT com identificação de predominância de frequências através de um algoritmo de extração de pitch • Acertos em 64%

30 Audio Chord Estimation  Esta tarefa avalia sistemas de MIR que tentam extrair e transcrever a sequência de acordes de um arquivo de áudio.  Para muitas aplicações de MIR algoritmos com bons resultados nesta tarefa podem ajudar em muitos aspectos, tais como análise semântica de áudio, segmentação e busca por blocos similares do arquivo de áudio, entre outras tarefas.  Esta tarefa envolve a identificação completa de cada acorde (nota, tipo e duração), bem como sua localização na música.

31 Audio Chord Estimation Melhor Resultado em 2012  Algoritmo baseado em aprendizagem com um algoritmo de HMM (Hidden Markov Model) pré- processado com filtros passa baixa entre 220hs e 1661hz • Acertos em 72%

32 Structural Segmentation  Esta tarefa busca avaliar sistemas de MIR que são capazes de identificar as estruturas das seções ou segmentos em canções. Estes segmentos são representados pelas estrofes e refrões  Estas estruturas definem um dos mais importantes parâmetros da música, sobretudo ocidental

33 Structural Segmentation Melhor Resultado em 2012  Algoritmo que extrai o vetor PCP (Pitch Class Profile) de segmentos de uma canção e monta um algoritmo recorrente de análise de repetições de padrões de PCP´s • Acertos em 77%

34 Audio Tempo Estimation  Esta tarefa tem como objetivo avaliar sistemas de MIR que sejam capazes de identificar o tempo ou compasso de canções diversas.  Esta não é uma tarefa fácil, até mesmo porque diferentes ouvintes (inclusive experientes) podem ter diferentes visões do tempo de uma mesma música

35 Audio Tempo Estimation Melhor Resultado em 2012  Algoritmo que propõe novas técnicas capazes de determinar o pulso de uma canção tomando técnicas que extraem o LLFT (Low Level Features Tempogram) • Acertos em 78%

36 Audio Beat Tracking  O principal objetivo desta tarefa é identificar os “beats” de um arquivo de áudio. • A identificação deve ser do momento em que o mesmo ocorre  É importante que fique claro que esta tarefa não é a mesma que é feita na tarefa de Audio Tempo Extraction, que tem como objetivo identificar o tempo ou compasso de cada sinal de áudio. O “beat” define o ritmo e velocidade de cada música.

37 Audio Beat Tracking Melhor Resultado em 2012  Algoritmo baseado em aprendizagem com HMM (Hidden Markov Models) • Acertos em 57%

38 Aplicações de MIR  Sonic Visualizer •  IChords •  Musipedia •  Peachnote •

39 Doutorado  Propor técnicas que possam melhorar a performance dos algoritmos de classificação de acordes • A ideia é trabalhar no pós processamento do áudio acrescentando informações de contexto que possam diminuir os erros dos algoritmos existentes

40 Conclusão  Vimos aqui uma breve introdução da área de MIR • As principais subáreas de pesquisa de MIR foram explanadas • Foram destacados os enfoques das principais pesquisas nestas subáreas e seus resultados foram identificados  Vimos alguns exemplos de aplicações • Área ainda tímida devido ainda ao nível dos resultados

41 Recuperação Inteligente de Informação de Músicas Perguntas?


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