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Professor do Curso de Engenharia de Computação publica artigo em Revista Internacional
publicado: 14/04/2022 16h47 última modificação: 16/04/2022 14h19

O professor Andrés Eduardo Coca Salazar, do curso de Engenharia de Computação (COENC), publicou um artigo na forma de monoautoria na revista Digital Signal Processing (DSP).

O artigo intitulado Hierarchical mining with complex networks for music genre classification trata do desenvolvimento de uma metodologia para classificar automaticamente gêneros musicais a partir da representação mediante redes complexas do espectrograma na escala mel.

O espectrograma foi caracterizado usando a técnica para extração de texturas GLMC (gray level co-occurrence matrix) e fragmentado usando uma técnica para o agrupamento de pixels (superpixels).

Desse modo, três tipos de redes complexas foram geradas: 1) usando a matriz GLCM, 2) usando os superpixels, e 3) usando as matrizes GLCM dentro de cada superpixel.

O vetor de características usado para a classificação foi composto por medidas de três domínios: visuais (descritores de texturas de GLCM), topológicas (medidas de redes complexas), e acústicas (medidas extraídas do sinal de áudio).

A mineração hierárquica, que dá o nome ao artigo, consiste em extrair medidas texturais e topológicas das sub-redes GLCM geradas com os pixels internos dos nós da rede de superpixels.

Foram usados os três bancos de dados mais importantes para a pesquisa em gêneros musicais: GTZAN, Homburg e ISMIR 2004.

Desse modo, os testes revelaram que a mineração hierárquica consegue aumentar a acurácia de classificação a valores acima de 90%.

Esse artigo faz parte do projeto de pesquisa do autor sobre o desenvolvimento de métodos automáticos de classificação de gêneros musicais usando técnicas de processamento de imagens e redes complexas.

Atualmente, em andamento, encontra-se o desenvolvimento de uma nova metodologia usando a técnica LBP (Local Binary Pattern) e as suas variantes.