Dissertação
{en_GB=Thematically-Driven Guitar Music Retrieval} {} EVALUATED
{pt=Na última década métodos de Query-by-example têm recebido um enorme interesse por parte da comunidade MIREX . Técnicas para identificar a semelhança no audio são bastante utilizadas para um sistema de Query-by-example. No entanto as técnicas atuais de semelhança de áudio ignoram informação sequencial. Neste trabalho, descrevemos as principais abordagens de semelhança de áudio e propomos a adaptação de algumas dessas técnicas, o algoritmo dynamic time warping e o modelo locally weighted bag-of-words para incorporar informação sequencial. Com esta adaptação o nosso objetivo é proporcionar um sistema Query-by-example com uma melhor correspondência de áudio e a capacidade de lidar com as relações subjacentes, entre as features, que são reconhecidas no domínio musical., en=In the last decade Query-by-example methods have received a huge interest by the MIREX community. Audio matching is commonly used for a query-by-example model. However current audio matching techniques ignore sequential information. In this work, we describe the main approaches for audio matching and propose the adaptation of some of those techniques, dynamic time warping and locally weighted bag-of-words to incorporate sequential information. With this adaptation our goal is to provide a query-by-example with better audio matching and the ability of dealing with underlying relations between the features that are known to exist in the musical domain. }
maio 31, 2016, 9:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar
