Avanços na Medição de Similaridade Musical

A similaridade musical se refere a quão parecidas duas músicas são. Essa ideia é super importante pra gente encontrar músicas, recomendar sons e estudar a história da música. Quando os especialistas analisam as semelhanças, eles conseguem ver padrões e conexões entre diferentes compositores e estilos.

#Métodos Atuais de Medição da Similaridade Musical

Atualmente, tem duas principais maneiras de estudar a similaridade musical. A primeira é baseada no conteúdo musical real, que pode incluir como a música é escrita (conteúdo simbólico) ou como ela soa em gravações (conteúdo de áudio). A segunda maneira olha pra dados não musicais, como informações sobre a popularidade da música ou quem escuta.

Usar conteúdo simbólico pode ser demorado e nem sempre é fácil de conseguir. Por outro lado, usar Sinais de Áudio muitas vezes não explica por que certas músicas soam parecidas. Essa pesquisa pretende combinar os dois métodos pra entender melhor a similaridade musical.

#A Importância da Similaridade Musical

Saber quão semelhantes são as faixas musicais ajuda em várias aplicações. Por exemplo, pode levar a melhores recomendações de músicas, ajudar a criar playlists e auxiliar na classificação musical, como identificar o gênero de uma música. Isso também pode ajudar os usuários a encontrar novas músicas que eles podem curtir, com base nos hábitos de escuta deles.

Além disso, a similaridade musical dá suporte à pesquisa acadêmica ao revelar padrões em diferentes estilos e gêneros musicais. Isso pode oferecer uma visão sobre as influências musicais ao longo do tempo.

#Desafios na Pesquisa Atual

Apesar da sua importância, estudar a similaridade musical tem seus desafios. Usar sistemas baseados em conteúdo significa depender de informações detalhadas extraídas da própria música. Isso pode gerar problemas porque teoria musical, cognição e tecnologia se cruzam de maneiras complexas.

Tem dois tipos de representações musicais a considerar: representações de sinal e representações simbólicas. Representações de sinal são gravações de áudio brutas, enquanto representações simbólicas capturam notas musicais discretas e estruturas.

As representações simbólicas são mais estruturadas e mais fáceis de analisar. No entanto, as representações de sinal são mais estudadas por causa do seu valor comercial e melhor disponibilidade.

#Características Usadas na Análise de Similaridade Musical

Várias características podem ser consideradas pra analisar a similaridade musical. Isso inclui:

• Metadados Descritivos: Informações básicas sobre a música, como artista ou álbum.
• Características de Baixo Nível: Aspectos técnicos do sinal de áudio, como batida e tempo. Embora sejam eficientes pra análise, podem ser difíceis de interpretar.
• Características de Alto Nível: Características mais complexas que refletem a percepção de ouvintes experientes e profissionais.

A maioria dos sistemas existentes tende a depender de características de baixo nível. Anotar características de alto nível requer expertise e pode ser caro, resultando em sistemas que podem faltar transparência.

#Soluções Propostas para Similaridade Musical

Essa pesquisa visa criar um sistema que explique e interprete a similaridade musical usando tanto dados simbólicos quanto de áudio. O objetivo é permitir que os usuários entendam e controlem melhor os sistemas de classificação e similaridade musical disponíveis pra eles.

Pra isso, o primeiro passo é estudar o conteúdo simbólico pra definir como medir a similaridade de um jeito claro. Em seguida, a pesquisa vai alinhar o conteúdo simbólico com sinais de áudio usando uma combinação de diferentes tipos de dados. Por fim, um sistema de aprendizado profundo será desenvolvido pra analisar áudio enquanto considera também a informação simbólica.

#Introduzindo Dados Multimodais

A pesquisa foca em usar um método chamado tecnologias da Web Semântica pra lidar com vários tipos de dados musicais. Um dos principais desafios é descobrir como organizar gráficos de conhecimento (KGs) pra permitir uma análise eficaz e mapeá-los em modelos matemáticos.

#Estudos sobre Similaridade Musical Simbólica

Recentemente, teve muitos estudos focados em similaridade musical simbólica. Esses estudos geralmente analisam semelhanças harmônicas e melódicas. A similaridade melódica tem recebido mais atenção, com muitos algoritmos desenvolvidos pra definir diferentes tipos de similaridade com base na teoria musical.

No entanto, estudos sobre similaridade harmônica não tiveram tanto movimento, e muitos algoritmos se concentram principalmente em comparações simples. Essa pesquisa aborda essa lacuna ao olhar mais de perto as semelhanças harmônicas junto com as melódicas.

#Similaridade Musical no Domínio do Áudio

A pesquisa em similaridade musical no áudio cobre várias aplicações, desde identificar versões de músicas até melhorar sistemas de recomendação. Esses estudos geralmente dependem de características de áudio de baixo nível, como frequências e tons.

Um grande problema desses métodos é que muitas vezes eles se baseiam em algoritmos de aprendizado profundo que não explicam por que certas músicas podem soar parecidas. Essa falta de insight pode dificultar uma compreensão mais profunda da música.

#Combinando Conteúdo de Áudio e Simbólico

Pesquisas recentes começaram a explorar a similaridade musical multimodal, que combina vários tipos de dados, como informações de áudio e textuais. Embora essa abordagem esteja ganhando força, poucas técnicas juntam dados de áudio e anotações simbólicas especificamente para tarefas de análise e classificação.

Alguns sistemas tentam identificar faixas de áudio usando consultas simbólicas, mas dependem muito de converter áudio em dados simbólicos ou vice-versa. Outros sistemas usam informações simbólicas pra analisar áudio, embora a pesquisa nessa área específica ainda seja limitada.

#Metodologia de Pesquisa

A pesquisa visa criar algoritmos que mediçam efetivamente a similaridade musical considerando tanto conteúdo de áudio quanto simbólico. A abordagem será fundamentada em informações factuais sobre a música, garantindo que o modelo de medição de similaridade seja claro e interpretável.

#Criação de Conjunto de Dados

Pra começar, um conjunto de dados multimodal será criado, abrangendo diferentes tipos de dados pra cada música. Isso incluirá:

• Uma faixa de áudio
• Anotações melódicas
• Anotações harmônicas
• Metadados da faixa

Esse conjunto de dados será organizado como um gráfico de conhecimento pra estabelecer relações significativas entre os vários componentes.

#Cálculo de Similaridade

Em seguida, métodos pra medir a similaridade com base em dados simbólicos serão definidos, focando em aspectos melódicos e harmônicos. Isso envolverá criar definições claras de similaridade musical a partir das perspectivas acadêmica e do ouvinte.

Vários tipos de correspondências serão explorados nas anotações simbólicas, como correspondências exatas ou correspondências mais flexíveis e imprecisas. Ao olhar pra similaridade musical de um ponto de vista puramente musical, as funções resultantes podem ser claras e transparentes.

#Últimos Passos na Pesquisa

Na fase final, os insights obtidos dos dados simbólicos serão usados pra analisar sinais de áudio. Isso envolverá treinar modelos de aprendizado profundo com os dois tipos de dados e garantir que essa análise continue sendo clara e interpretável.

Uma parte importante do processo de seleção do modelo é garantir que ele permita a exploração das relações entre os diferentes elementos, como características de áudio e anotações simbólicas. Esse processo também se concentrará em validar a eficácia e clareza dos métodos de análise.

#Progresso Atual

Como parte dessa pesquisa, o trabalho já começou em várias frentes, incluindo a criação de um conjunto de dados robusto para anotações harmônicas e uma investigação sobre como a similaridade harmônica pode ser medida de forma eficaz.

#Criação de Conjunto de Dados

Uma contribuição importante é o desenvolvimento de um conjunto de dados único chamado ChoCo. Esse conjunto compila dados harmônicos de várias fontes e apresenta em um formato padronizado. Essa estrutura permite fácil integração de mais tipos de dados e apoia a análise musical de forma mais eficaz.

#Estudos sobre Similaridade Harmônica

Os primeiros esforços em medir similaridade harmônica levaram à criação de uma ferramenta chamada LHARP. Essa ferramenta inovadora enfatiza padrões compartilhados em sequências simbólicas, tornando-a particularmente útil para analisar música.

#Direções Futuras

A pesquisa pretende continuar expandindo o conjunto de dados adicionando novos tipos de dados e refinando métodos de avaliação da similaridade musical. Isso vai melhorar a capacidade de analisar diferentes elementos musicais, criando uma compreensão mais abrangente da similaridade na música.

Além disso, a pesquisa focará em alinhar os novos dados com sinais de áudio pra desenvolver um modelo que consiga analisar similaridade baseada em áudio com a ajuda de dados simbólicos. Um objetivo crucial é ampliar os modelos ontológicos, abrindo caminho pra mais exploração na análise multimodal em várias áreas.

Esse projeto representa um passo empolgante na nossa capacidade de entender e interpretar a similaridade musical, misturando tecnologia inovadora com uma forma clássica de arte.