Biblioteca para reconhecimento de peças de bateria acústica

Ribeiro, Rafael Sypriano

Biblioteca para reconhecimento de peças de bateria acústica

dc.contributor.advisor	Dal-Bó, Silvana Madeira Alves
dc.contributor.author	Ribeiro, Rafael Sypriano
dc.coverage.spatial	Tubarão	pt_BR
dc.date.accessioned	2022-07-01T01:22:34Z
dc.date.available	2022-07-01T01:22:34Z
dc.date.issued	2022-06-30
dc.description.abstract	Este trabalho descreve o desenvolvimento de um SDK (Software Development Kit) para o reconhecimento de sons de bateria acústica, permitindo a geração de um arquivo de áudio com uma qualidade superior por meio da substituição do som original, por sons gravados com melhor qualidade. Embora já existam ferramentas que façam a conversão de comandos MIDI para áudio, conhecidos com VST, poucas ferramentas fazem a conversão de áudio para áudio de forma autônoma utilizando redes neurais. Esse trabalho apresenta algumas práticas para a utilização de ferramentas de reconhecimento de sons e o quanto podemos evoluir no treinamento e utilização de redes neurais no campo de produção musical.	pt
dc.format.extent	40	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/23998
dc.language.iso	pt	pt_BR
dc.rights	Atribuição-NãoComercial 3.0 Brasil
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/br/
dc.subject	Tensor Flow	pt_BR
dc.subject	Reconhecimento de sons	pt_BR
dc.subject	Música	pt_BR
dc.subject	Bateria acústica	pt_BR
dc.subject	Produção musical	pt_BR
dc.subject	SDK	pt_BR
dc.title	Biblioteca para reconhecimento de peças de bateria acústica	pt_BR
dc.title.alternative	Library for recognizing acoustic drum parts	pt_BR
dc.type	Monografia	pt_BR
local.author.curso	Ciência da Computação	pt_BR
local.author.unidade	UNISUL / Tubarão	pt_BR
local.dateissued.semester	1	pt_BR
local.modalidade.estudo	Presencial	pt_BR
local.rights.policy	Acesso aberto	pt_BR
local.subject.area	Ciências Exatas e da Terra	pt_BR
local.subject.areaanima	TI & Computação	pt_BR