Identificação de Áudio Vocaloid com Support Vector Machines: um Estudo de Caso da Hatsune Miku

O processamento de sinais de áudio em conjunto com modelos de aprendizado de máquina tem aplicações em diversas áreas: música, análise forense e análise de fala humana e ruído ambiente. Analisar música de diferentes gêneros pode encorajar investigações interessantes pela comunidade científica, como a investigação de tendências culturais. Este trabalho apresenta uma iniciativa para o processamento de canções vocaloides que ganharam grande popularidade nas redes sociais. Os classificadores Support Vector Machine (SVM) foram treinados em dois experimentos para distinguir canções da vocaloide Hatsune Miku de canções instrumentais e canções de outros vocaloides, apresentando resultados promissores de precisão acima de 80%, que validam a iniciativa.