Sistema de Submissão de Resumos, I Encontro de Iniciação Científica - 2011 (ENCERRADO)

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Reconhecimento de notas musicais e timbres através de Wavelets baseado em processamento com GPU
Celso Setsuo Kurashima, Gustavo Tetsuo Yamashiro

Última alteração: 2011-09-11

Resumo


O objetivo deste projeto é realizar o reconhecimento de notas musicais e timbres através da análise e processamento digital do sinal, utilizando ferramentas como Transformada Discreta de Fourier (TDF), Transformada Discreta Wavelet (TDW), Redes Neurais Artificiais (RNA) e programação paralela com a tecnologia CUDA (Compute Unified Device Architecture).

A motivação vem da área de computação musical visando gerar benefícios no desenvolvimento de novas técnicas musicais aplicadas às áreas profissionais e didáticas. Promover o desenvolvimento destas áreas através da implementação de estudos e softwares didáticos poderá também promover o acesso à cultura e ao lazer as mais diversas camadas da sociedade.

Foram capturadas digitalmente noventa amostras de notas musicais capturadas de três instrumentos diferentes: Piano, Violão e Violino. A metodologia consiste no uso da TDF para transformar a amostra de som que está do domínio do tempo para o domínio da frequência, permitindo uma análise no domínio da frequência, caracterizando o sinal em uma nota musical. A TDW foi implementada na forma de um Banco de Filtros, aplicando o sinal em filtros dos tipos passa-baixa e passa-alta. A energia das saídas dos filtros foram definidos como coeficientes TDW, sendo estes parâmetros de cada amostra de som utilizado no treinamento e implementação da RNA para o reconhecimento automático de timbres. O sistema foi implementado utilizando arquitetura sequencial e paralela. O desempenho foi comparado tomando como base o tempo transcorrido para a execução dos algoritmos.

Os resultados mostram um bom desempenho da TDF para reconhecimento de notas e uma margem de acerto superior a 70% para classificação de timbres com a RNA. A maior parte das dificuldades da RNA foi na classificação das amostras de Piano, sendo às vezes confundida com o violino devido à semelhante distribuição dos coeficientes TDW. Os estudos também demonstraram a importância na dinâmica do ataque dado a nota quando analisado no domínio da frequência. Assim, dependendo do volume em que a peça está sendo tocada e do instrumento utilizado, o ataque dado à nota pode ser mais ou menos intenso, alterando a distribuição dos coeficientes TDW. Ao utilizar tecnologia CUDA atingimos uma redução no tempo de processamento em até 900 vezes para a TDW quando comparada ao processamento sequencial.

Este trabalho atendeu satisfatoriamente aos objetivos da pesquisa abordando novos conceitos quanto ao estudo de timbre e notas musicais utilizando as ferramentas propostas, e estimulando aperfeiçoamentos e outros trabalhos futuros no tema.