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http://rdu.unicesumar.edu.br/handle/123456789/7325
Tipo: | Artigo |
Título: | Aprendizagem profunda aplicada na classificação de Taikos |
Autor(es): | NAGATA, Eduardo Haruo Fuzita |
Primeiro Orientador: | RODRIGUES, Anderson |
metadata.dc.contributor.referee1: | RODRIGUES, Anderson |
metadata.dc.contributor.referee2: | MAGAN, Murilo |
metadata.dc.contributor.referee3: | TANIMOTO, Sonia Tomie |
Resumo: | O deep learning ou aprendizagem profunda é uma vertente da machine learning ou aprendizagem da máquina, por isso possui como função possibilitar a uma máquina, a partir de dados recebidos, a resolução de problemas designados sem a necessidade de constante supervisão e interferência humana. O diferencial da aprendizagem profunda é a sua capacidade de dividir um problema complexo em várias camadas que subdivididas de forma simples, facilitam a análise, classificação e solução. Levando-se em conta esse aspecto da aprendizagem profunda a proposta para este trabalho é aplicá-la no reconhecimento de instrumentos musicais de percussão, a partir das ondas sonoras emitidas. De forma simplificada, serão gravadas faixas de áudios dos instrumentos, para o treinamento do sistema, os algoritmos após treinamento serão capazes de fazer a identificação das particularidades de cada instrumento e batida e assim classificá-los. Os instrumentos a serem utilizados são as variantes dos taikos, os tambores japoneses, a princípio os tipos considerados são o shime daiko, okedo daiko, hira-daiko e nagado-daiko. O pretendido é a construção da rede neural e o tratamento do sinal utilizando a linguagem de programação python. |
Abstract: | Deep learning is a part of machine learning, it has the function of enabling a machine from received data, the resolution of designated problems without the need of constant supervision and human intervention. The differential of deep learning is its ability to divide a complex problem into several layers that subdivided in a simple way, facilitate the analysis, classification and solution. Taking this aspect of deep learning into account, the proposal for this assignment is to apply it in the recognition of percussion musical instruments, the type and intensity of percussion being applied, from the sound waves emitted by them, in a simplified way, audio tracks of the instruments will be recorded, for system training, the algorithms after training will be able to identify the particularities of each instrument and beat and thus classify them. The instruments to be used are the variants of taikos, the Japanese drums, at first the types considered are the shime daiko, okedo daiko, hira-daiko and nagadodaiko. The aim is the construction of the neural network and the treatment of the signal using the python programming language. |
Palavras-chave: | Aprendizado da Máquina Redes Neurais Taiko |
CNPq: | CNPQ::OUTROS::ENGENHARIA MECATRONICA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | UNIVERSIDADE CESUMAR |
Sigla da Instituição: | UNICESUMAR |
Citação: | NAGATA, Eduardo Haruo Fuzita. Aprendizagem profunda aplicada na classificação de Taikos. 35f. 2020. Unicesumar: Universidade Cesumar: Maringá, 2020. |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://rdu.unicesumar.edu.br/handle/123456789/7325 |
Data do documento: | 11-Fev-2021 |
Aparece nas coleções: | ENGENHARIA MECATRÔNICA |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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NAGATA, ERDUARDO HARUO FUZITA.pdf | Artigo apresentado ao Curso de Graduação em Engenharia de controle e automação da Universidade UNICESUMAR como requisito parcial para a obtenção do título de Bacharel(a) em Engenharia de Controle e Automação, sob a orientação do Prof. Msc Anderson Rodrigues. | 1.7 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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