PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Ciência da Computação
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/7897
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Classificação e recomendação de músicas baseadas em similaridade e proximidade computacional
Autor(es): Silva, Carlos Henrique de Souza
Primeiro Orientador: Vinhal, Gustavo Siqueira
metadata.dc.contributor.referee1: Abadia, Fernando Gonçalves
metadata.dc.contributor.referee2: Martins, Rafael Leal
Resumo: A música, como expressão cultural universal, desempenha um papel crucial na sociedade. Com a evolução tecnológica e o surgimento de plataformas de streaming, surge a necessidade de sistemas de recomendação musical mais precisos e personalizados. Este trabalho propõe a implementação de um sistema de classificação e recomendação de músicas baseado em similaridade, utilizando técnicas de proximidade computacional, algoritmos de transformação de sinais e coeficientes de sistema de reconhecimento de voz. O objetivo geral é desenvolver um sistema que analise características como tempo, BPM (Batidas por Minuto) e timbres para recomendar músicas similares às preferências do usuário. Para atingir esse objetivo, foram definidos objetivos específicos, incluindo a criação de um modelo de dados, implementação de algoritmos de pré-processamento, desenvolvimento do sistema de recomendações e validação dos resultados. Os resultados mostraram que o sistema alcançou uma taxa de acertos moderada, com variações significativas entre diferentes estilos musicais. Embora os resultados demonstrem uma taxa de acertos moderada, há espaço para melhorias, indicando a necessidade de métodos mais avançados de processamento de sinais e consideração de uma variedade maior de características musicais.
Palavras-chave: Recomendação
Similaridade musical
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Pontifícia Universidade Católica de Goiás
Sigla da Instituição: PUC Goiás
metadata.dc.publisher.department: Escola Politécnica
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/7897
Data do documento: 20-Jun-2024
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