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Classificação automática de gêneros musicais em bases de letras de músicas em diferentes idiomas utilizando métodos de combinação de classificadores

The automatic music genre classification is an important area in music information retrieval. For assist this task many languages resources of natural language processing has been used in song lyrics. This is important considering that the classification audio-based might be comple- mented with lyri...

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Autor principal: Lima, Adriano Alves de
Formato: Dissertação
Idioma: Português
Publicado em: Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2017
Assuntos:
Classificação
Identidade de gênero na música
Lingüística - Processamento de dados
Classification
Gender identity in music
Computational linguistics
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Ciência da Computação
Acesso em linha: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2553
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id riut-1-2553
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spelling riut-1-25532017-10-27T17:31:50Z Classificação automática de gêneros musicais em bases de letras de músicas em diferentes idiomas utilizando métodos de combinação de classificadores Music genre automatic classification in song lyrics database in different languages using ensembles classifiers methods Lima, Adriano Alves de Silla Junior, Carlos Nascimento http://lattes.cnpq.br/0755283890960491 Silla Junior, Carlos Nascimento Sanches, Danilo Sipoli Paraíso, Emerson Cabrera Classificação Identidade de gênero na música Lingüística - Processamento de dados Classification Gender identity in music Computational linguistics CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Ciência da Computação The automatic music genre classification is an important area in music information retrieval. For assist this task many languages resources of natural language processing has been used in song lyrics. This is important considering that the classification audio-based might be comple- mented with lyrics features to improve the results. This work analyzes such natural language processing tools employed to song lyrics in different languages for the music genre classi- fication. Furthermore, we studied other techniques to improve the classification results, for example, features combination by mean of early and late fusion methods. To run the experiments were created three lyrics database in various music genres into the Latin languages (Portuguese and Spanish), Nordic (Danish, Norwegian and Swedish) and En- glish. The results obtained shown that the combination approaches by mean of late fusion with product of the probability and early fusion outperformed the other approaches in music genre classification using song lyrics in different languages. A classificação automática de gêneros musicais é uma tarefa importante na área de recuperação da informação musical. Para auxiliar esta tarefa diversos recursos linguísticos de processamento de linguagem natural vem sendo utilizado sem letras de músicas. Isto é importante considerando que a classificação baseada em áudio pode ser complementada com características das letras de músicas para auxiliar na melhoria dos resultados. Este trabalho busca realizar a análise de tais ferramentas de processamento de linguagem natural aplicadas as letras de músicas em diferentes idiomas para a classificação de gêneros musicais. Além disso, foram estudadas outras técnicas para melhorar os resultados da classificação, como por exemplo, combinação de características por meio de early fusion e late fusion. Para realizar os experimentos foram criadas três bases de dados com letras de músicas em diversos gêneros nos idiomas Latinos (Português e Espanhol), Nórdicos (Dinamarquês, Norueguês e Sueco) e Inglês. Os resultados obtidos demonstram que a combinação das abordagens por meio das técnicas de late fusion através do produto da probabilidade e da técnica de early fusion proporcionaram os melhores resultados na classificação de gêneros musicais utilizando letras de músicas em diferentes idiomas. 2017-10-27T17:30:53Z 2017-10-27T17:30:53Z 2015-12-17 masterThesis LIMA, Adriano Alves de. Classificação automática de gêneros musicais em bases de letras de músicas em diferentes idiomas utilizando métodos de combinação de classificadores. 2015. 73 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2016. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2553 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Cornelio Procopio Brasil Programa de Pós-Graduação em Informática UTFPR
institution Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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Identidade de gênero na música
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Lima, Adriano Alves de
Classificação automática de gêneros musicais em bases de letras de músicas em diferentes idiomas utilizando métodos de combinação de classificadores
description The automatic music genre classification is an important area in music information retrieval. For assist this task many languages resources of natural language processing has been used in song lyrics. This is important considering that the classification audio-based might be comple- mented with lyrics features to improve the results. This work analyzes such natural language processing tools employed to song lyrics in different languages for the music genre classi- fication. Furthermore, we studied other techniques to improve the classification results, for example, features combination by mean of early and late fusion methods. To run the experiments were created three lyrics database in various music genres into the Latin languages (Portuguese and Spanish), Nordic (Danish, Norwegian and Swedish) and En- glish. The results obtained shown that the combination approaches by mean of late fusion with product of the probability and early fusion outperformed the other approaches in music genre classification using song lyrics in different languages.
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publisher Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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citation LIMA, Adriano Alves de. Classificação automática de gêneros musicais em bases de letras de músicas em diferentes idiomas utilizando métodos de combinação de classificadores. 2015. 73 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2016.
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