Três Datasets criados a partir de um banco de Canções Populares Brasileiras de Sucesso e Não-Sucesso de 2014 a 2019

André Augusto Bertoni, R. Lemos
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引用次数: 3

Abstract

Este trabalho trata da criação e otimização de um grande conjunto de características extraídas de um banco de 881 canções populares brasileiras de Sucesso e Não-Sucesso, entre janeiro de 2014 a maio de 2019. A partir desse banco de canções, criou-se três DataSets de características (features) distintas, sendo que o primeiro contém 3215 características estatísticas; o segundo e o terceiro são totalmente inéditos, pois foram formados a partir da Melodia Vocal das canções (Melodia Predominante da Voz), não havendo banco semelhante disponível para pesquisa. O segundo banco representa um gráfico de espectrograma, formado a partir dos 90 segundos iniciais de cada canção. O terceiro banco é o mais peculiar de todos, pois representa uma análise semântica musical do segundo banco, onde a finalidade principal foi construir uma tabela composta pelas sequências melódicas mais frequentes de cada canção. Nossos Datasets usam apenas canções brasileiras e concentram seus dados em um período limitado e contemporâneo. A ideia da criação desses conjuntos de dados é estimular o estudo de técnicas de Aprendizado de Máquina que requeiram informações musicais. Os recursos extraídos podem auxiliar no desenvolvimento de novas pesquisas nas áreas da música e computação no futuro.
从2014年到2019年巴西流行歌曲的成功和不成功的数据库中创建了三个数据集
这项工作涉及从2014年1月至2019年5月期间的881首成功和不成功的巴西流行歌曲数据库中提取的大量特征的创建和优化。从这个歌曲数据库中创建了三个不同的特征数据集,第一个包含3215个统计特征;第二和第三部分是完全未发表的,因为它们是由歌曲的声乐旋律(主要的声乐旋律)组成的,没有类似的数据库可供研究。第二个银行代表了一个谱图,从每首歌的开始90秒形成。第三银行是所有银行中最奇特的,因为它代表了对第二银行的音乐语义分析,其主要目的是建立一个由每首歌最常见的旋律序列组成的表。我们的数据集只使用巴西歌曲,并将您的数据集中在有限的当代时期。创建这些数据集的想法是为了刺激对需要音乐信息的机器学习技术的研究。提取的资源可能有助于未来音乐和计算领域的新研究的发展。
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