Transformando música em inteligência artificial
Início do projeto com SVM e MFCC para análise de gêneros musicais
Hiato devido a desafios técnicos e pessoais
Retomada com novas tecnologias e mais conhecimento
NeuraTune: CNN, Deep Learning e gamificação para análise musical
Os coeficientes MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) capturam características únicas de cada música.
Extraímos 13 coeficientes que representam timbre, ritmo e tonalidade, transformando áudio em dados inteligíveis para nossa IA.
Visualização em tempo real do espectrograma
Nossa rede neural analisa padrões invisíveis ao ouvido humano.
Através de CNN profundas, identificamos gêneros com 94% de precisão, desde jazz até trap.
TensorFlow.NET e ONNX Runtime potencializam nossos modelos com reconhecimento de padrões em múltiplas camadas neurais.
128 neurônios por camada extraindo características complexas do áudio.
Identificação de instrumentos e vozes com 96% de precisão.
NWaves e NAudio para análise em tempo real com baixa latência.
Deep learning com C#
Modelos otimizados
Processamento de áudio
Análise em tempo real
Desenvolvimento C#
Redes neurais convolucionais
Deep learning com C#
Modelos otimizados
Processamento de áudio
Análise em tempo real
Desenvolvimento C#
Redes neurais convolucionais
Em 2022, começamos com SVM e MFCC. Hoje, usamos CNN avançadas e deep learning para análise musical precisa.
TensorFlow.NET e ONNX Runtime transformam áudio em insights valiosos sobre gênero, emoção e timbre.
Coletamos dados através de experiências interativas, melhorando nossos modelos com cada interação.
{
"audio_url": "https://example.com/song.mp3",
"features": ["genre", "emotion", "tempo"]
}
{
"genre": "Electronic",
"emotion": "Uplifting",
"tempo": 128,
"confidence": 0.94,
"analysis_time": 0.3
}
Suas músicas ajudam a treinar a IA. Ganhe pontos, desbloqueie conquistas e contribua para o futuro da análise musical.