Reprodução de acordes musicais com mão o mecânica em um teclado a partir de um analisador de espectro sonoro
This work presents the elaboration of two methods for the recognition of musical chords (chords: Dó, Ré, Mi, Fá, Sol, Lá and Si), in which one of them will be used in a system capable of reproducing the chord analyzed in a musical keyboard with the aid of a mechanical hand. One of the methods is com...
| Autor principal: | Moraes, Hercules Vinicius Tabolka de |
|---|---|
| Formato: | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) |
| Idioma: | Português |
| Publicado em: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
2020
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14932 |
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riut-1-149322020-11-18T17:34:35Z Reprodução de acordes musicais com mão o mecânica em um teclado a partir de um analisador de espectro sonoro Sound reproduction with a mechanical hand on a keyboard from a sound spectrum analyzer Moraes, Hercules Vinicius Tabolka de Torrico, César Rafael Claure Torrico, César Rafael Claure Aguiar, Everton Luiz de Moraes, Kleiton de Sousa Sistemas de reconhecimento de padrões Fourier, Transformadas de Analisadores de som Pattern recognition systems Fourier transformations Sound analyzers CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA This work presents the elaboration of two methods for the recognition of musical chords (chords: Dó, Ré, Mi, Fá, Sol, Lá and Si), in which one of them will be used in a system capable of reproducing the chord analyzed in a musical keyboard with the aid of a mechanical hand. One of the methods is completely innovative and is based on frequency scanning. Each frequency range of the chord under analysis is analyzed so that a characteristic vector of 23 positions is formed and compared to 7 base vectors, where each base vector, which also has 23 positions, corresponds to a reference chord; the other method is based on pattern recognition, in which the main idea is to classify the analyzed object (chord) into one of the pre-established classes (base chords) through a distance measure known as Euclidean distance, and a classifier of the type supervised. The system can be divided into three parts: the first part consists of a classification algorithm whose purpose is to make the spectral recognition of the musical signal through the Fast Fourier Transform and compare it with reference musical chords; the second part of the system is responsible for making the connection between the recognition system and the object that will perform the musical chords on the music keyboard: a data acquisition board.The NI 6009 data acquisition board has 12 digital outputs and each output will be responsible for triggering a mechanical finger (with the help of a drive of activation). The chord recognition routine will command which outputs should be triggered so that the mechanical hand reproduces the musical chord recognized by the system; the last stage of the system is an electromechanical device capable of playing musical chords on a keyboard: a mechanical hand. An octave of a musical keyboard has 12 notes, so the mechanical hand has 12 fingers, each one of which is responsible for playing a musical note. Underneath each finger has a fixed ferromagnetic material and an iron bar surrounded by a spool of 1000 turns. When the coil is energized, the iron bar becomes an electromagnet and attracts the ferromagnetic material fixed on the finger, which produces a vertical movement (top to bottom) reproducing the note on the musical keyboard. At the end of the tests, the frequency scanning method showed a 64% efficiency in chord recognition, whereas the pattern recognition method, which was used in the system implementation, recognized the chords with an efficiency of 100%. In the end, the mechanical hand reproduced all the chords analyzed in a correct and fast way, meeting the objectives of the work. Este trabalho apresenta a elaboração de dois métodos para o reconhecimento de acordes musicais (sendo os acordes: Dó, Ré, Mi, Fá, Sol, Lá e Si), em que um deles será utilizado em um sistema capaz de reproduzir o acorde analisado em um teclado musical com o auxílio de uma mão mecânica. Um dos métodos é completamente inovador e é baseado na varredura de frequências. Cada faixa de frequência, do acorde em análise, é analisado para que seja formado um vetor característico de 23 posições e comparado com 7 vetores base, em que cada vetor base, que também possui 23 posições, corresponde a um acorde de referência; o outro método é baseado no reconhecimento de padrões, em que a ideia principal ´e classificar o objeto analisado (acorde) em uma das classes pré-estabelecidas (acordes base) através de uma medida de distância conhecida como distância Euclidiana, e um classificador do tipo supervisionado. O sistema pode ser dividido em três partes: a primeira parte consta de um algoritmo de classificação, cujo o intuito é fazer o reconhecimento espectral do sinal musical através da Transformada Rápida de Fourier e compara-lo com acordes musicais de referência; a segunda parte do sistema é responsável por fazer a conexão entre o sistema de reconhecimento e o objeto que executará os acordes musicais no teclado musical: uma placa de aquisição de dados. A placa de aquisição de dados NI 6009 possui 12 saídas digitais e cada saída será responsável pelo acionamento de um dedo da mão mecânica (com a ajuda de um driver de acionamento). A rotina de reconhecimento dos acordes musicais comandará quais saídas deverão ser acionadas para que a mão mecânica reproduza o acorde musical reconhecido pelo sistema; a última etapa do sistema é um dispositivo eletromecânico capaz de reproduzir acordes musicais em um teclado: uma mão mecânica. Uma oitava de um teclado musical possui 12 notas, logo a mão mecânica possui 12 dedos, sendo que cada um é responsável por reproduzir uma nota musical. Embaixo de cada dedo possui um material ferromagnético fixado e uma barra de ferro circundada por um carretel de 1000 espiras. Quando a bobina é energizada, a barra de ferro torna-se um eletroímã e atrai o material ferromagnético fixado no dedo, o qual produz um movimento vertical (de cima para baixo) reproduzindo a nota no teclado musical. Ao finalizar os testes, o método baseado na varredura de frequências apontou uma eficiência de 64% no reconhecimento de acordes, enquanto que o método baseado no reconhecimento de padrões, o qual foi utilizado na implementação do sistema, reconheceu os acordes com uma eficiência de 100%. No final, a mão mecânica reproduziu todos os acordes analisado de maneira correta e rápida, atendendo os objetivos do trabalho. 2020-11-18T17:34:35Z 2020-11-18T17:34:35Z 2018-11-13 bachelorThesis MORAES, Hercules Vinicius Tabolka de. Reprodução de acordes musicais com mão o mecânica em um teclado a partir de um analisador de espectro sonoro. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2018. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14932 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Pato Branco Brasil Departamento Acadêmico de Elétrica Engenharia Elétrica UTFPR |
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Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
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Português |
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Sistemas de reconhecimento de padrões Fourier, Transformadas de Analisadores de som Pattern recognition systems Fourier transformations Sound analyzers CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
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Sistemas de reconhecimento de padrões Fourier, Transformadas de Analisadores de som Pattern recognition systems Fourier transformations Sound analyzers CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Moraes, Hercules Vinicius Tabolka de Reprodução de acordes musicais com mão o mecânica em um teclado a partir de um analisador de espectro sonoro |
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This work presents the elaboration of two methods for the recognition of musical chords (chords: Dó, Ré, Mi, Fá, Sol, Lá and Si), in which one of them will be used in a system capable of reproducing the chord analyzed in a musical keyboard with the aid of a mechanical hand. One of the methods is completely innovative and is based on frequency scanning. Each frequency range of the chord under analysis is analyzed so that a characteristic vector of 23 positions is formed and compared to 7 base vectors, where each base vector, which also has 23 positions, corresponds to a reference chord; the other method is based on pattern recognition, in which the main idea is to classify the analyzed object (chord) into one of the pre-established classes (base chords) through a distance measure known as Euclidean distance, and a classifier of the type supervised. The system can be divided into three parts: the first part consists of a classification algorithm whose purpose is to make the spectral recognition of the musical signal through the Fast Fourier Transform and compare it with reference musical chords; the second part of the system is responsible for making the connection between the recognition system and the object that will perform the musical chords on the music keyboard: a data acquisition board.The NI 6009 data acquisition board has 12 digital outputs and each output will be responsible for triggering a mechanical finger (with the help of a drive of activation). The chord recognition routine will command which outputs should be triggered so that the mechanical hand reproduces the musical chord recognized by the system; the last stage of the system is an electromechanical device capable of playing musical chords on a keyboard: a mechanical hand. An octave of a musical keyboard has 12 notes, so the mechanical hand has 12 fingers, each one of which is responsible for playing a musical note. Underneath each finger has a fixed ferromagnetic material and an iron bar surrounded by a spool of 1000 turns. When the coil is energized, the iron bar becomes an electromagnet and attracts the ferromagnetic material fixed on the finger, which produces a vertical movement (top to bottom) reproducing the note on the musical keyboard. At the end of the tests, the frequency scanning method showed a 64% efficiency in chord recognition, whereas the pattern recognition method, which was used in the system implementation, recognized the chords with an efficiency of 100%. In the end, the mechanical hand reproduced all the chords analyzed in a correct and fast way, meeting the objectives of the work. |
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MORAES, Hercules Vinicius Tabolka de. Reprodução de acordes musicais com mão o mecânica em um teclado a partir de um analisador de espectro sonoro. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2018. |
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