Modelos de Deep Learning para Estimativa de Tempo em Músicas

Resumo

Este artigo propõe o treinamento e avaliação de 2 modelos de redes neurais (1 CNN e 1 B-RNN) capazes de estimar o tempo em bpm de uma peça musical. A implementação do primeiro modelo provém de seu artigo original, enquanto o segundo modelo foi implementado neste artigo com base no primeiro. Foi planejado e construído um dataset extensivo (12.550 peças no total) para conduzir uma avaliação comparativa quantitativa e qualitativa. As performances dos 2 modelos são comparadas também com a de um modelo estado da arte. Esse artigo apresenta resultados e análises destes, pontos observados, aprendidos e ideias para futuras pesquisas.