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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14932| Título: | Reprodução de acordes musicais com mão o mecânica em um teclado a partir de um analisador de espectro sonoro |
| Título(s) alternativo(s): | Sound reproduction with a mechanical hand on a keyboard from a sound spectrum analyzer |
| Autor(es): | Moraes, Hercules Vinicius Tabolka de |
| Orientador(es): | Torrico, César Rafael Claure |
| Palavras-chave: | Sistemas de reconhecimento de padrões Fourier, Transformadas de Analisadores de som Pattern recognition systems Fourier transformations Sound analyzers |
| Data do documento: | 13-Nov-2018 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Pato Branco |
| Citação: | MORAES, Hercules Vinicius Tabolka de. Reprodução de acordes musicais com mão o mecânica em um teclado a partir de um analisador de espectro sonoro. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2018. |
| Resumo: | Este trabalho apresenta a elaboração de dois métodos para o reconhecimento de acordes musicais (sendo os acordes: Dó, Ré, Mi, Fá, Sol, Lá e Si), em que um deles será utilizado em um sistema capaz de reproduzir o acorde analisado em um teclado musical com o auxílio de uma mão mecânica. Um dos métodos é completamente inovador e é baseado na varredura de frequências. Cada faixa de frequência, do acorde em análise, é analisado para que seja formado um vetor característico de 23 posições e comparado com 7 vetores base, em que cada vetor base, que também possui 23 posições, corresponde a um acorde de referência; o outro método é baseado no reconhecimento de padrões, em que a ideia principal ´e classificar o objeto analisado (acorde) em uma das classes pré-estabelecidas (acordes base) através de uma medida de distância conhecida como distância Euclidiana, e um classificador do tipo supervisionado. O sistema pode ser dividido em três partes: a primeira parte consta de um algoritmo de classificação, cujo o intuito é fazer o reconhecimento espectral do sinal musical através da Transformada Rápida de Fourier e compara-lo com acordes musicais de referência; a segunda parte do sistema é responsável por fazer a conexão entre o sistema de reconhecimento e o objeto que executará os acordes musicais no teclado musical: uma placa de aquisição de dados. A placa de aquisição de dados NI 6009 possui 12 saídas digitais e cada saída será responsável pelo acionamento de um dedo da mão mecânica (com a ajuda de um driver de acionamento). A rotina de reconhecimento dos acordes musicais comandará quais saídas deverão ser acionadas para que a mão mecânica reproduza o acorde musical reconhecido pelo sistema; a última etapa do sistema é um dispositivo eletromecânico capaz de reproduzir acordes musicais em um teclado: uma mão mecânica. Uma oitava de um teclado musical possui 12 notas, logo a mão mecânica possui 12 dedos, sendo que cada um é responsável por reproduzir uma nota musical. Embaixo de cada dedo possui um material ferromagnético fixado e uma barra de ferro circundada por um carretel de 1000 espiras. Quando a bobina é energizada, a barra de ferro torna-se um eletroímã e atrai o material ferromagnético fixado no dedo, o qual produz um movimento vertical (de cima para baixo) reproduzindo a nota no teclado musical. Ao finalizar os testes, o método baseado na varredura de frequências apontou uma eficiência de 64% no reconhecimento de acordes, enquanto que o método baseado no reconhecimento de padrões, o qual foi utilizado na implementação do sistema, reconheceu os acordes com uma eficiência de 100%. No final, a mão mecânica reproduziu todos os acordes analisado de maneira correta e rápida, atendendo os objetivos do trabalho. |
| Abstract: | This work presents the elaboration of two methods for the recognition of musical chords (chords: Dó, Ré, Mi, Fá, Sol, Lá and Si), in which one of them will be used in a system capable of reproducing the chord analyzed in a musical keyboard with the aid of a mechanical hand. One of the methods is completely innovative and is based on frequency scanning. Each frequency range of the chord under analysis is analyzed so that a characteristic vector of 23 positions is formed and compared to 7 base vectors, where each base vector, which also has 23 positions, corresponds to a reference chord; the other method is based on pattern recognition, in which the main idea is to classify the analyzed object (chord) into one of the pre-established classes (base chords) through a distance measure known as Euclidean distance, and a classifier of the type supervised. The system can be divided into three parts: the first part consists of a classification algorithm whose purpose is to make the spectral recognition of the musical signal through the Fast Fourier Transform and compare it with reference musical chords; the second part of the system is responsible for making the connection between the recognition system and the object that will perform the musical chords on the music keyboard: a data acquisition board.The NI 6009 data acquisition board has 12 digital outputs and each output will be responsible for triggering a mechanical finger (with the help of a drive of activation). The chord recognition routine will command which outputs should be triggered so that the mechanical hand reproduces the musical chord recognized by the system; the last stage of the system is an electromechanical device capable of playing musical chords on a keyboard: a mechanical hand. An octave of a musical keyboard has 12 notes, so the mechanical hand has 12 fingers, each one of which is responsible for playing a musical note. Underneath each finger has a fixed ferromagnetic material and an iron bar surrounded by a spool of 1000 turns. When the coil is energized, the iron bar becomes an electromagnet and attracts the ferromagnetic material fixed on the finger, which produces a vertical movement (top to bottom) reproducing the note on the musical keyboard. At the end of the tests, the frequency scanning method showed a 64% efficiency in chord recognition, whereas the pattern recognition method, which was used in the system implementation, recognized the chords with an efficiency of 100%. In the end, the mechanical hand reproduced all the chords analyzed in a correct and fast way, meeting the objectives of the work. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14932 |
| Aparece nas coleções: | PB - Engenharia Elétrica |
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