UTILIZAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA AVALIAÇÃO DE NÍVEL DE REPERTÓRIOS DE PIANO

Abstract

Ao iniciar no estudo de um instrumento musical, principalmente no que rege à instrumentos clássicos tal como piano, violino, etc., para garantir um bom aprendizado, é necessária uma rotina consistindo em muita prática de exercícios para desenvolvimento de técnica e estudo de repertórios dos mais variados. Ao longo dos anos, surgiu uma grande quantidade de materiais cada vez mais acessíveis devido ao grande avanço tecnológico provindo da internet, porém, nem todos os repertórios são criados de forma igual e, o seu nível de dificuldade pode variar muito devido à vários motivos. Dentre esses motivos, podemos citar o número de notas a serem tocadas em um único trecho, os intervalos presentes entre as notas tocadas e a velocidade que elas devem ser tocadas. Para isso, objetivou-se aplicar inteligência artificial para análise de partituras, a fim de determinar o seu nível de dificuldade. Dessa forma, alunos que possuem interesse em partituras dos mais diferentes níveis, podem sempre estar estudando dentro de seus limites. Como forma de medir cada um dos níveis, foi utilizada uma base de dados que reúne partituras desenvolvidas para testes de nível, com ênfase em piano, denominada Piano Syllabus. A base de dados reúne informações de todas os editais publicados ao redor do mundo de várias escolas de música renomadas, e, agrupa os dados em uma única tabela, criando uma média dos níveis das partituras em si. Ao final do trabalho, não foi possível desenvolver o objetivo definido, de criar a rede neural proposta que resolve o problema proposto.