Método automático de reconhecimento de emoção em música - SILVA, Daniel Arcanjo da (002, 2021)
O Presente relatório apresenta o trabalho desenvolvido ao longo do projeto do Trabalho de Conclusão de Curso a respeito do reconhecimento de emoção em música. O interesse neste campo de conhecimento ganha importante relevância com o aumento da disponibilidade de músicas em serviços de streaming, que precisam de sistemas de recomendação robustos. O objetivo do estudo é analisar os fatores que podem influenciar a capacidade de predição do sentimento em uma certa faixa musical utilizando-se de variáveis existente para o reconhecimento de emoções em música (music emotion recognition [MER]) acrescida das informações disponíveis no site do Spotify e algoritmos de Machine Learning, como random Forest e Support Vector Machines. Assim, tornou-se possível replicar o estudo de Panda (2021) et. al para execução de análises, testes de diferentes algoritmos e métodos de otimização de parâmetros. O resultado obtido foi uma performance de predição do modelo superior aos vistos anteriormente, tanto na inferência que usa somente variáveis advindas de catálogos e bancos de dados de música quanta na que teve as informações do Spotify agregadas. A conclusão encontrada foi que o campo de estudo do MER possui uma riqueza de informações ainda não explorada e que usando-se diferentes técnicas a performance dos algoritmos pode ser aumentada consideravelmente.
Keywords: Apreciação musical; Big data; Machine learning; Informação e Comunicação