Última alteração: 2018-12-11
Resumo
O individualismo de cada compositor é plasmado de forma inerente a sua personalidade, visando o seu reconhecimento particular através das suas próprias músicas. Desta forma, é possível categorizar um subgênero musical em um nível mais profundo mediante a identificação do compositor a partir das suas obras. No entanto, as características de cada compositor são tão variadas que dificultam sua identificação. Nesta pesquisa é proposto usar aprendizado de máquina para classificar obras de música dodecafônica segundo o compositor, sob a hipótese de que na escolha da série dodecafônica ficou refletida uma parte da sua assinatura. Medidas calculadas a partir do conjunto de intervalos de séries de várias obras de dois compositores dodecafônicos famosos do século XX foram usadas para a extração de características. O aprendizado supervisionado foi desempenhado mediante o uso dos algoritmos AdaBoost e de árvores de decisão, e o não-supervisionado com os algoritmos de k-médias e de agrupamento hierárquico aglomerativo. Os resultados experimentais mostraram desempenho promissor e confirmaram a evidencia da existência de uma relação entre compositor-série.