Modelos de Deep Learning para Estimativa de Tempo em Músicas

Mila Soares de Oliveira de Souza, Pedro Nuno de Souza Moura, Jean-Pierre Briot

Resumo


Este artigo propõe o treinamento e avaliação de 2 modelos de redes neurais (1 CNN e 1 B-RNN) capazes de estimar o tempo em bpm de uma peça musical. A implementação do primeiro modelo provém de seu artigo original, enquanto o segundo modelo foi implementado neste artigo com base no primeiro. Foi planejado e construído um dataset extensivo (12.550 peças no total) para conduzir uma avaliação comparativa quantitativa e qualitativa. As performances dos 2 modelos são comparadas também com a de um modelo estado da arte. Esse artigo apresenta resultados e análises destes, pontos observados, aprendidos e ideias para futuras pesquisas.

Palavras-chave


deep learning; music information retrieval; tempo; estimativa; música

Texto completo:

PDF



UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO
Av. Pasteur, 458, Urca - CEP 22290-240
RIO DE JANEIRO – BRASIL