Detecção de Onsets em Notas de Músicas Instrumentais de Piano utilizando Representação Pitch e Aprendizado de Máquina

Waldir Silva, Gabriel Araujo, Frederico da Silva Pinagé, Eulanda Santos, Luciana Rolim

DOI: 10.14209/sbrt.2023.1570913761

Evento: XLI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2023)

Keywords:

Abstract

A análise de sinais de música e a extração de informações musicalmente relevantes para construir aplicações musicais fazem parte do campo de pesquisa de recuperação de informação de música (MIR), dentro do qual a tarefa de detecção automática de onsets está inserida. Detectar onsets em sinais de música consiste em detectar os instantes de tempo de início dos eventos musicais contidos no sinal de música e esta tarefa, geralmente, serve de base para construção de aplicações como transcrição automática de música de um ou mais instrumentos musicais, alinhamento de áudio com \textit{score}, estimação do tempo da música, dentre outros. Neste artigo, um sistema de detecção automática de onsets em sinais de música de piano usando aprendizado de máquina é apresentado. No \textit{framework} proposto, a representação tempo-frequência pitch é utilizada e os classificadores investigados são SVM, \textit{Gradient boosting} e uma rede CNN 1D. Os resultados mostram que os classificadores SVM e \textit{Gradient boosting} obtiveram um desempenho melhor do que a CNN 1D.

Download