FFT-based acoustic descriptors for musical timbre characterization using data analysis and Machine Learning
O timbre musical é um dos atributos sonoros mais complexos e sua caracterização é um problema de pesquisa aberto. Dada a natureza discreta do espectro de frequências dos sons musicais, é proposta uma abordagem para caracterizar o timbre musical em sons monofônicos da escala musical tradicional da música orquestral ocidental, e em instrumentos de sopro de madeira, com base em um conjunto de descritores estatísticos adimensionais o qual relaciona as características tímbricas da frequência fundamental e a distribuição harmônica das FFTs. Esses descritores ocupam um espaço 7-dimensional no qual, através de distâncias euclidianas, analisamos as relações de similaridade timbral. Nosso objetivo é encontrar e analisar agrupamentos de semelhanças tímbricas com base em tipos de instrumentos, dinâmica musical, notas musicais e datasets usando a abordagem de distância timbral por meio de algoritmos de agrupamento. Além disso, queremos conhecer a capacidade descritiva de nossos descritores timbrais através dos algoritmos de classificação.