Banca de QUALIFICAÇÃO: DANIEL ANTONIO DE JESUS MELO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DANIEL ANTONIO DE JESUS MELO
DATA: 29/01/2026
HORA: 15:30
LOCAL: Laboratório ARIA
TÍTULO: ChordMax - Modelo para reconhecimento automático de acordes complexos
PALAVRAS-CHAVES: Reconhecimento Automático de Acordes, Transformer Convolucional, Aprendizado Profundo, Recuperação de Informações Musicais.
PÁGINAS: 45
RESUMO: Pesquisas recentes demonstram uma mudança de paradigma para a área de reconhecimento automático de acordes, a partir de arquiteturas de aprendizado profundo, que captam as informações harmônicas de forma global e local em determinada faixa de áudio. No entanto, a baixa diversidade de acordes nos dados para treino dos modelos, especialmente de acordes complexos, segue sendo um ponto a ser melhorado neste campo de pesquisa. Este trabalho apresenta o desenvolvimento do ChordMax, um modelo baseado em uma arquitetura de transformer convolucional para reconhecimento automático de acordes musicais, com foco em estruturas harmônicas complexas, associado à criação de uma base de dados própria, visando mitigar as discrepâncias de precisão entre classes de acordes. O processo metodológico da pesquisa consiste em avaliar modelos existentes, com diferentes arquiteturas, criar uma base de dados própria, focada em acordes complexos, e propor um novo modelo para reconhecimento de acordes. Os resultados experimentais demonstraram que o ChordMax superou o modelo de referência nas classes de acordes complexos, alcançando 50,5% de precisão em tétrades e 59,7% em acordes de sétima na base de dados Djavan, comparado a 6,1% e 8,6% do modelo da Music AI, respectivamente. Quando avaliado em uma base de referência da literatura, o ChordMax manteve desempenho superior nas classes complexas (58,6% em tétrades vs. 51,5% da Music AI). O presente trabalho segue em desenvolvimento com o objetivo de aumentar a quantidade de dados com acordes complexos, realizar ajuste fino dos hiperparâmetros do ChordMax para atingir o máximo de desempenho possível e conduzir testes estatísticos de significância para comparação dos modelos.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente(a) - 1743917 - THAIS GAUDENCIO DO REGO
Interno(a) - 1723491 - CLAUIRTON DE ALBUQUERQUE SIEBRA
Externo(a) ao Programa - 1827772 - YURI DE ALMEIDA MALHEIROS BARBOSA