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Speaker: Roberto Piassi Passos Bodo
Data e hora: ter, 28/03/2017 - 13:00
Place: Auditório do CCSL
Abstract:

Apesar da complexidade de se atribuir gêneros para músicas, a classificação automática de gêneros musicais em grandes bancos de dados possui uma grande importância para tarefas de Recuperação de Informação Musical. Historicamente, diversas técnicas de Aprendizagem de Máquina foram aplicadas utilizando como amostras características extraídas de arquivos de áudio, partituras e, até mesmo, das letras das músicas.

Neste seminário iremos apresentar os resultados de experimentos realizados com o conjunto de dados GTZAN, utilizando features globais de áudio (extraídas com a biblioteca LibROSA) e algoritmos tradicionais de classificação (implementados pelo scikit-learn).

Código fonte: https://github.com/rppbodo/musical-genre-classification

Speaker: Antonio Goulart
Data e hora: ter, 13/12/2016 - 15:00
Place: Sala B-7 IME
Abstract: Neste seminário vamos abordar o projeto de efeitos de áudio baseados em decomposições que levam um sinal proveniente de um instrumento musical para a representação AM/FM. A decomposição AM/FM produz um par de sinais também no domínio do tempo, que representam o envelope (porção AM) e a frequência instantânea (porção FM) do sinal analisado. Estes dois sinais atuam em conjunto e podem recriar o sinal original caso utilizados para modular um oscilador senoidal em amplitude e em frequência. Por outro lado, a manipulação individual das porções AM e FM oferece novas possibilidades para processamento de sinais e implementação de efeitos musicais. Neste trabalho discutimos aspectos sobre diferentes técnicas para a decomposição, baseadas na Transformada de Hilbert em conjunto com o Sinal Analítico ou no Operador de Energia de Teager-Kaiser em conjunto com o Algoritmo de Separação de Energia. Apresentamos novos efeitos de áudio baseados em filtragem simples, mapeamento não-linear e manipulações das porções AM e FM inspiradas em efeitos clássicos, entre outros efeitos. Implementações para operação em tempo-real são apresentadas e discutidas. Também apresentaremos uma avaliação experimental da aplicação dos efeitos propostos, baseada na análise do comportamento de descritores de áudio relacionados com amplitude (variação dinâmica) e frequência (variação espectral) de sinais.
Speaker: Rodrigo Borges e Shayenne Moura
Data e hora: qui, 29/09/2016 - 16:00
Place: Auditório Antonio Gilioli, IME/USP
Abstract:

Este seminário é uma apresentação do artigo premiado como _Best Student Paper_ do ISMIR em 2009, chamado EASY AS CBA: A SIMPLE PROBABILISTIC MODEL FOR TAGGING MUSIC de Matthew D. Hoffman, David M. Blei, Perry R. Cook.

Muitas músicas não são associadas a tags bem representativas e isso faz o processo de recuperação de músicas a partir das tags não ser eficiente.

Apresentaremos um modelo probabilistico que aprende a realizar predição automática de tags a partir das características de timbre das músicas. Este método é simples de implementar, fácil de testar e que retorna resultados rapidamente.

Speaker: Guilherme Feulo e Guilherme Jun
Data e hora: ter, 27/09/2016 - 16:00
Place: Auditório Antonio Gilioli, IME/USP
Abstract: Atualmente existem diversas partituras de musicas disponíveis na internet, muitas vezes diversas partituras da mesma musica. Porém, ao mesmo tempo que temos acesso a este grande acervo de partituras, outro problema surge. Qual partitura é a mais adequada para o musico? O artigo SCORE ANALYZER: AUTOMATICALLY DETERMINING SCORES DIFFICULTY LEVEL FOR INSTRUMENTAL E-LEARNING de Véronique Sébastien, Henri Ralambondrainy, Olivier Sébastien e Noël Conruyt, propõe a criação de um algoritmo que determina a dificuldade de uma partitura. O resultado da analise obtido do algoritmo é então comparada com o a avaliação de músicos profissionais. Neste seminário, iremos detalhar como o algoritmo foi desenvolvido e quais os resultados gerados.
Speaker: Alessandro Palmeira e Itai Soares
Data e hora: qui, 22/09/2016 - 16:00
Place: IME/USP
Abstract: Neste seminário apresentaremos o trabalho premiado como melhor artigo na International Society for Music Information Retrieval Conference 2015 (ISMIR 2015) de Andreas Arzt e Gerhard Widmer, entitulado Real-time music tracking using multiple performances as a reference.
Geralmente, algoritmos de acompanhamento musical em tempo real utilizam diretamente uma representação simbólica da partitura ou uma versão sintetizada da mesma como referência para o processo de alinhamento online. Neste artigo nós apresentamos uma abordagem diferente. Primeiramente, diferentes performances da peça em questão são coletadas e alinhadas (offline) à representação simbólica. Então, múltiplas instâncias do algoritmo de acompanhamento em tempo real (cada uma usando uma performance diferente como referência) são usadas para seguir a performance ao vivo e suas saídas são combinadas para gerar a posição atual na partitura. Como a avaliação mostra, essa estratégia aumenta tanto a robustez quando a precisão, especialmente em peças que são geralmente difíceis de acompanhar (e.g. peças com mudanças extremas e abruptas de tempo ou peças orquestrais com algo grau de polifonia). Finalmente, nós descrevemos uma aplicação prática, onde esse algoritmo de acompanhamento musical foi usado para acompanhar uma orquestra famosa mundialmente em uma sala de concerto a fim de mostrar conteúdo visual sincronizado (a partitura, textos explicativos e vídeos) para a audiência.

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