Geração automática de “playlists” de músicas semelhantes

Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática

Os avanços tecnológicos em compressão de áudio e em redes de computadores possibilitaram um acréscimo significativo na disponibilidade da música. Lidar com colecções de músicas de grandes dimensões torna a pesquisa de músicas semelhantes num aspecto cada vez mais importante. De forma a comparar músicas, são usadas medidas de distância para medir a semelhança entre duas músicas, com base em descritores extraídos do conteúdo musical. Infelizmente os métodos actuais para o cálculo de semelhança de músicas em grandes quantidades são bastante exigentes ao nível de processador e de memória. Em colecções de grandes dimensões torna-se impraticável a realização de pesquisas de músicas semelhantes de forma exaustiva. Por estes motivos é necessário o uso de técnicas que permitam melhorar a eficiência das pesquisas por semelhança em música. De modo a tornar as pesquisas por semelhança mais eficientes, são usadas normalmente estruturas indexadas por distância, especialmente as estruturas de dados métricas. Nesta dissertação pretende-se estudar a aplicabilidade e a eficiência de estruturas de dados métricas em aplicações de pesquisa por alcance de músicas semelhantes. É descrito um estudo dos aspectos relevantes na pesquisa aproximada de música, nomeadamente técnicas para representação de conteúdo musical, funções de cálculo de semelhança e estruturas de dados métricas. Os quais permitem efectuar o estudo, onde se pode concluir que estas estruturas são aplicáveis a este domínio da música e que possibilitam acelerar o processo de pesquisa por alcance.