INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO MUSICAL

Autores

  • Anderson dos Santos de Barros UNIFAGOC - Centro Universitário Governador Ozanam Coelho Localização: -21.1104849, -42.9578358 https://goo.gl/maps/TLWzejbK27sTmzds8 https://orcid.org/0000-0002-7497-0195
  • Heverton Pires da Luz UNIFAGOC - Centro Universitário Governador Ozanam Coelho Localização: -21.1104849, -42.9578358 https://goo.gl/maps/TLWzejbK27sTmzds8 https://orcid.org/0000-0002-1213-9793
  • Joas Weslei Baia UNIFAGOC - Centro Universitário Governador Ozanam Coelho Localização: -21.1104849, -42.9578358 https://goo.gl/maps/TLWzejbK27sTmzds8 https://orcid.org/0000-0002-1050-4750

Resumo

Nesse artigo é apresentado como a tecnologia de redes neurais artificiais pode auxiliar o processo de ensino-aprendizagem da música e como realizar o treinamento de uma rede neural para reconhecer notas musicais.  O aplicativo foi desenvolvido através da tecnologia Apache Cordova que utiliza os recursos Web: JavaScript, HTML5 e CSS3. Também foi utilizado um servidor baseado na estrutura RestFul, a linguagem de programação Java, os componentes jMusic, NeuroPH e os algoritmos de Transformada Rápida de Fourier (FFT) e Backpropagation. O projeto obteve 94,44% de acerto no reconhecimento das notas musicais treinadas. Além disso, esse projeto disponibiliza um modelo de aplicação de redes neurais artificiais para o ensino da música.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Anderson dos Santos de Barros, UNIFAGOC - Centro Universitário Governador Ozanam Coelho Localização: -21.1104849, -42.9578358 https://goo.gl/maps/TLWzejbK27sTmzds8

Graduação em andamento em Ciência da Computação.

Heverton Pires da Luz, UNIFAGOC - Centro Universitário Governador Ozanam Coelho Localização: -21.1104849, -42.9578358 https://goo.gl/maps/TLWzejbK27sTmzds8

Bacharel em Ciência da Computação

Joas Weslei Baia, UNIFAGOC - Centro Universitário Governador Ozanam Coelho Localização: -21.1104849, -42.9578358 https://goo.gl/maps/TLWzejbK27sTmzds8

Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Viçosa (2012) e Graduação em Ciência da Computação pela Faculdade Governador Ozanam Coelho (2009). Atualmente é professor na Faculdade Governador Ozanam Coelho, lecionando as seguintes disciplinas: Engenharia de Software, Gerência de Projetos de Software, Inteligência Artificial, Sistemas Distribuídos, Teoria e Modelos de Grafos e Introdução à Computação. Possui experiência profissional em Aprendizado de Máquina, Sistemas Especialistas, Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos, Engenharia de Requisitos e Computação Musical.

Referências

REFERÊNCIAS

FARIAS, Anderson Jean; LINDEN, Jorge Fernando; TERNUS, Marcio Alessandro; SOUZA, João Olegário O. Identificação de Instrumentos Musicais Utilizando Redes Neurais Artificiais. Revista Liberato, Novo Hamburgo, v. 10, n. 13, p.91-101, jan./jun. 2009.

FERNANDES, Luiz Gustavo L.; PORTUGAL, Marcelo S. Redes Neurais Artificiais e Previsão de Séries Econômicas: Uma Introdução. Nova Economia, Belo Horizonte, v.6, n. 1, 1996.

FRITSCH, E. F., MILETTO, E. M.; CASTALONGA, L. V. Flores; PIMENTA, M. S.; VICARI, R. M. Introdução à Computação Musical. In: CBComp - Congresso Brasileiro de Computação, 4., 2004, Itajaí. Anais..., p. 883-902. Itajaí, SC - Brasil, ISSN 1677-2822.

LENGNING, Rodrigo. O que são envelopes sonoros? AIMEC: Academia Internacional de Música Eletrônica, Curitiba, dez. 2009. Disponivel em: <https://www.aimec.com.br/o-que-sao-envelopes-sonoros/>. Acesso em: 23 dez. 2018.

MENEZES JUNIOR, Carlos R.F.; FARIA, Eustáquio José; YAMANAKA, Keiji. Reconhecendo instrumentos Musicais Através de Redes Neurais Artificiais. Hífen, Porto Alegre, v. 31, N. 59, 2007.

MORETTI, Adriano Luiz. Protótipo de um Software para o Reconhecimento de Notas Musicais. Trabalho de Conclusão de Curso, Universidade Regional de Blumenau, Blumenau, 2003.

TEBEROSKY, Ana; COLL, César. Aprendendo Arte. São Paulo: Ática, 2000.

Downloads

Publicado

18-09-2020