Abstract:
O campo de estudo da Computação Musical (CM) vem crescendo ao longo dos anos e cada vez existem mais conferencias e pesquisadores especializados nesta grande área. A subárea de Music Information Retrieval (MIR), uma das principais linhas de pesquisa em CM, tem enfoque em obter informação a partir de dados sonoros. A questão mais essencial no que diz respeito à percepção humana em relação ao som é: quais são as características dos sons de instrumentos musicais para realizar o reconhecimento de suas fontes sonoras? Existem quatro principais dimensões em sons: altura, intensidade, duração e timbre. A quarta dimensão, o timbre, é a mais vaga e complexa das dimensões, uma propriedade multidimensional e de alto nível. O reconhecimento de timbres é uma área de grande interesse dentro de MIR, estando presente em diversos trabalhos encontrados no estado da arte em CM. Tratando-se de Sistemas Multiagente (SMA), o termo autônomo designa o fato de que os agentes tem uma existência própria, independente da existência de outros agentes, e estão aptos a tomarem decisões próprias, sem interferência externa. A tecnologia de agentes se torna particularmente adequada para aplicações musicais, devido à possibilidade de associar um agente computacional com o papel de um cantor ou instrumentista, como pode ser visto em trabalhos atuais na área de CM. Neste contexto, este trabalho propõe uma abordagem baseada em agentes para o reconhecimento de timbres, com enfoque na autonomia dos agentes ao modelo de classificação de timbres. Para isto, atribui-se um método de reconhecimento de timbres a diferentes agentes, onde cada agente é uma entidade especialista em um determinado timbre, característico de um instrumento específico, visando uma solução ao problema de reconhecimento de timbres de forma distribuída.
The Sound and Music Computing (SMC) field has grown over the years and every time there are more conferences and specialized researchers in this area. The sub-field of Music Information Retrieval (MIR), one of the main research fields on SMC has focused on getting information from sound data. The most critical issue with regard to the human perception of sound is: what are the qualities of musical instrument sounds to perform recognition of its sound sources. There are four main sound dimensions: pitch, loudness, duration and timbre. The fourth dimension, timbre, is the most vague and complex dimension, a complex and high-level multidimensional property. Recognition of timbres is an area of high interest within MIR, being present in several papers state of the art on SMC. About Multi-Agent Systems (MAS), the term autonomous refers to the fact that the agents have their own existence, regardless of the existence of other agents, and are able to take own decisions without outside interference. Agents technology is particularly suitable for musical applications because of the possibility of associating a computational agent with the role of a singer or instrumentalist as can be seen in works state of art in SMC area. In this context, this paper proposes a agent-based approach to timbre recognition, focusing on the parallelization of the classification model. For this, we assign a method of recognition of timbres to different agents, where each agent is a specialized entity in a particular timbre, characteristic of a specific instrument, seeking a distributed solution for solving the timbre recognition problem.
