Classificação de compositores a partir de dados simbólicos utilizando o PPM

Neste seminário, serão apresentados quatro métodos para a classificação compositor a partir de dados simbólicos baseados em melodias fazendo uso do algoritmo de predição por correspondência parcial (Prediction by Partial Matching - PPM), além disso, haverá a apresentação de modelos para tratamento de melodias inspirado em aspectos psicofisiológicos. Elementos rítmicos e melódicos são combinados em vez de usar apenas a melodia ou ritmo sozinho. Os modelos consideram a percepção da variação de frequência e das durações das notas para serem utilizados ​​na classificação de melodias. Na avaliação desta abordagem, foi aplicado o método PPM em um pequeno conjunto de melodias monofônicas de violino de cinco compositores clássicos a fim de criar modelos para cada compositor. A taxa de acerto variou entre 54% e 86%, o que é relevante para um domínio de problema que pode ser considerado clássico na área de recuperação de informações em músicas (Music Information Retrieval - MIR).