INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO MUSICAL

Autores/as

  • 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

Resumen

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.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

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.

Citas

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.

Descargas

Publicado

2020-09-18

Número

Vol. 15 Núm. 02 (2019): Revista de Informática Aplicada - RIA

Sección

Artigos

Licencia

Derechos de autor 2020 Anderson dos Santos de Barros, Heverton Pires da Luz, Joas Weslei Baia

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.

Os autores que publicam trabalhos na RIA estão de acordo com os seguintes termos:

  1. Autores mantêm seus direitos autorais e concedem à RIA o direito à primeira publicação. Admite-se o compartilhamento do referido trabalho, desde que seja reconhecida sua autoria e publicação inicial nesta revista.
  2. Autores podem fechar contratos adicionais separadamente, para distribuição não exclusiva da versão do trabalho publicado na RIA, com reconhecimento de sua autoria e publicação inicial nesta revista.
  3. Autores podem publicar e distribuir seu trabalho online, antes ou durante o processo editorial.