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dc.contributor.advisorWebber, Carine Geltrudes
dc.contributor.authorLima, Maria Carolina Webber do Prado
dc.contributor.otherCasa, Marcos Eduardo
dc.contributor.otherFardo, Marcelo Luís
dc.date.accessioned2023-05-18T16:08:55Z
dc.date.available2023-05-18T16:08:55Z
dc.date.issued2022-07-12
dc.date.submitted2022-06-29
dc.identifier.urihttps://repositorio.ucs.br/11338/11984
dc.descriptionA dança e a música são expressões artísticas correlacionadas. O uso de métodos de Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) em aplicações nestas áreas está em crescimento graças a criatividade dos artistas e designers. As áreas de ML e DL compreendem um conjunto de métodos computacionais que possibilitam a construção de modelos por meio do aprendizado de máquina. Este trabalho de pesquisa teve como objetivo propor, construir e avaliar modelos obtidos a partir de processos de aprendizado de máquina para uma tarefa de classificação a partir de vídeos de danças e geração de trechos de música. Para a elaboração deste projeto, iniciou-se com um processo de revisão sistemática [1], o qual considerou para análise um corpus composto por 15 artigos. Por meio do aprofundamento dos trabalhos buscou-se identificar quais técnicas de ML e DL foram aplicadas, quais os datasets utilizados, bem como reconhecer as métricas de avaliação empregadas. A partir dos dados obtidos concebeu-se uma arquitetura composta por redes convolucionais e recorrentes, que de forma complementar promoveram o processamento desejado. Como dados para validação e teste do modelo construiu-se três datasets de vídeos, representando danças nos estilos samba e forró. Durante a fase de testes projetou-se cinco modelos de DL, variando-se também o dataset utilizado. A saída final do sistema compreendeu a geração de trechos de música em formato Musical Instrument Digital Interface (MIDI). Como resultados, após extenso protocolo de testes, obteve-se valores de acurácia elevados em uma das configurações, registrando-se a classificação correta dos vídeos e produzindo trechos de música similares aos estilos esperados. Os resultados finais, em termos de métricas usadas em sistemas de DL, são detalhados no artigo. [resumo fornecido pelo autor]pt_BR
dc.language.isoptpt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectAprendizado profundo (Aprendizado do computador)pt_BR
dc.subjectDançapt_BR
dc.subjectMúsicapt_BR
dc.titleIntegrando a dança e a música em uma arquitetura de deep learningpt_BR
dc.typeArtigopt_BR
mtd2-br.advisor.instituationUniversidade de Caxias do Sulpt_BR
mtd2-br.program.nameBacharelado em Ciência da Computaçãopt_BR
mtd2-br.campusCampus Universitário de Caxias do Sulpt_BR
local.data.embargo2022-07-11


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