Toward efficient indexing structure for scalable content-based music retrieval

Pretendemos problematizar arte e loucura, inicialmente discutindo a experiência do pesquisador em relação às imagens do mundo, com o testemunho e a figura do louco e, consequentemente, com o fora que ela evoca. Em seguida nos colocamos diante do muro, situação-limite na qual a loucura enquanto catástrofe e a arte enquanto via poética vêm compor um limiar, ausência que Blanchot transpõe à linguagem para dar a ver outras constelações possíveis, tanto de palavras quanto de seus inomináveis. Por fim, com Walter Benjamin, pomos a história da loucura a contrapelo, e, mergulhados no Ateliê de Escrita do Hospital Psiquiátrico São Pedro, desvelamos que a arte pode, na relação com a loucura, tornar-se a linguagem essencial na perigosa travessia em direção à experiência, transpondo a vivência desse estado assustador para trazer ao mundo outro sentido, reconhecendo outros modos de existência que podem vir a ser outras poéticas de vida.We intend to problematize art and madness. We begin by discussing the experience of the researcher in relation to images of the world, to witnessing and to the image of the insane, and then inevitably to the outside they evoke. Subsequently, we stand before a wall, a limit situation in which madness as catastrophe and art as poetics compose a threshold, an absence which Blanchot transposes to language to bring other possible constellations into view, both as words and as their unnamable others. Finally, with Walter Benjamin, we touch upon the grain of the history of madness – immersed in the Writing Workshop at the São Pedro Psychiatric Hospital, in Porto Alegre, Brazil, we reveal that, in relation to madness, art can become the essential language of the perilous passage towards experience, transposing the experience of this horrific state to bring another sense to the world, recognizing other modes of existence which may come to be other poetics of life.Nous désirons problématiser l’art et la folie, initialement en discutant l’expérience du chercheur par rapport aux images du monde, avec le témoignage et l’image du fou, et, par conséquent, l’extérieur qu’elle évoque. Puis, on se pose devant le mur, situation extrême dans laquelle la folie comme catastrophe et l’art comme voie poétique composent un seuil viennent à construire un seuil, absence que Blanchot transpose en langage afin de révéler d’autres constellations possibles tant comme des mots, tant comme ses innombrables. Enfin, avec Walter Benjamin, nous prenons l’histoire de la folie à contre-poil, et plongés dans l’Atelier d’écriture de l’Hôpital psychiatrique de São Pedro, à Porto Alegre au Brésil, nous révélons que l’art, par rapport à la folie, peut devenir le langage essentiel de la traversée dangereuse vers l’expérience, en transposant le vécu de cet état terrifiant, afin de donner un autre sens au monde, tout en reconnaissant d’autres modes d’existence qui pourraient devenir d’autres poétiques de vie.Nuestra intención es de problematizar el arte y la locura, inicialmente discutiendo la experiencia del investigador en relación con las imágenes del mundo, el testimonio y la figura del loco, y por lo tanto con el afuera que ella evoca. Seguidamente, nos ponemos delante de un muro, una situación extrema en la que la locura como catástrofe y el arte como vía poética componen un umbral, una ausencia que Blanchot transpone en lenguaje para revelar las otras constelaciones posibles tanto como palabras, tanto como innombrables otros. Por último, con Walter Benjamin, ponemos la historia de la locura a contra pelo, y sumergidos en el Taller de escritura del Hospital Psiquiátrico São Pedro de Porto Alegre, Brasil, desvelamos que, en relación con la locura, el arte puede convertirse en el lenguaje esencial de ese peligroso pasaje que nos conduce a la experiencia, que transpone lo vivido en este estado aterrador para dar otro sentido al mundo, reconociendo otros modos de existencia que pueden llegar a ser otras poéticas de vida

An enhanced stress indices in signal processing based on advanced mmatthew correlation coefficient (MCCA) and multimodal function using EEG signal

Stress is a response to various environmental, psychological, and social factors, resulting in strain and pressure on individuals. Categorizing stress levels is a common practise, often using low, medium, and high stress categories. However, the limitation of only three stress levels is a significant drawback of the existing approach. This study aims to address this limitation and proposes an improved method for EEG feature extraction and stress level categorization. The main contribution of this work lies in the enhanced stress level categorization, which expands from three to six levels using the newly established fractional scale based on the quantities' scale influenced by MCCA and multimodal equation performance. The concept of standard deviation (STD) helps in categorizing stress levels by dividing the scale of quantities, leading to an improvement in the process. The lack of performance in the Matthew Correlation Coefficient (MCC) equation is observed in relation to accuracy values. Also, multimodal is rarely discussed in terms of parameters. Therefore, the MCCA and multimodal function provide the advantage of significantly enhancing accuracy as a part of the study's contribution. This study introduces the concept of an Advanced Matthew Correlation Coefficient (MCCA) and applies the six-sigma framework to enhance accuracy in stress level categorization. The research focuses on expanding the stress levels from three to six, utilizing a new scale of fractional stress levels influenced by MCCA and multimodal equation performance. Furthermore, the study applies signal pre-processing techniques to filter and segregate the EEG signal into Delta, Theta, Alpha, and Beta frequency bands. Subsequently, feature extraction is conducted, resulting in twenty-one statistical and non-statistical features. These features are employed in both the MCCA and multimodal function analysis. The study employs the Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and k-Nearest Neighbour (k-NN) classifiers for stress level validation. After conducting experiments and performance evaluations, RF demonstrates the highest average accuracy of 85%–10% in 10-Fold and K-Fold techniques, outperforming SVM and k-NN. In conclusion, this study presents an improved approach to stress level categorization and EEG feature extraction. The proposed Advanced Matthew Correlation Coefficient (MCCA) and six-sigma framework contribute to achieving higher accuracy, surpassing the limitations of the existing three-level categorization. The results indicate the superiority of the Random Forest classifier over SVM and k-NN. This research has implications for various applications and fields, providing a more effective equation to accurately categorize stress levels with a potential accuracy exceeding 95%

De animais a máquinas : humanos tecnicamente melhores nos imaginários de futuro da convergência tecnológica

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Sociais, Departamento de Sociologia, 2020.O tema desta investigação é discutir os imaginários sociais de ciência e tecnologia que emergem a partir da área da neuroengenharia, em sua relação com a Convergência Tecnológica de quatro disciplinas: Nanotecnologia, Biotecnologia, tecnologias da Informação e tecnologias Cognitivas - neurociências- (CT-NBIC). Estas áreas desenvolvem-se e são articuladas por meio de discursos que ressaltam o aprimoramento das capacidades físicas e cognitivas dos seres humanos, com o intuito de construir uma sociedade melhor por meio do progresso científico e tecnológico, nos limites das agendas de pesquisa e desenvolvimento (P&D). Objetivos: Os objetivos nesse cenário, são discutir as implicações éticas, econômicas, políticas e sociais deste modelo de sistema sociotécnico. Nos referimos, tanto as aplicações tecnológicas, quanto as consequências das mesmas na formação dos imaginários sociais, que tipo de relações se estabelecem e como são criadas dentro desse contexto. Conclusão: Concluímos na busca por refletir criticamente sobre as propostas de aprimoramento humano mediado pela tecnologia, que surgem enquanto parte da agenda da Convergência Tecnológica NBIC. No entanto, as propostas de melhoramento humano vão muito além de uma agenda de investigação. Há todo um quadro de referências filosóficas e políticas que defendem o aprimoramento da espécie, vertentes estas que se aliam a movimentos trans-humanistas e pós- humanistas, posições que são ao mesmo tempo éticas, políticas e econômicas. A partir de nossa análise, entendemos que ciência, tecnologia e política estão articuladas, em coprodução, em relação às expectativas de futuros que são esperados ou desejados. Ainda assim, acreditamos que há um espaço de diálogo possível, a partir do qual buscamos abrir propostas para o debate público sobre questões de ciência e tecnologia relacionadas ao aprimoramento da espécie humana.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)The subject of this research is to discuss the social imaginaries of science and technology that emerge from the area of neuroengineering in relation with the Technological Convergence of four disciplines: Nanotechnology, Biotechnology, Information technologies and Cognitive technologies -neurosciences- (CT-NBIC). These areas are developed and articulated through discourses that emphasize the enhancement of human physical and cognitive capacities, the intuition it is to build a better society, through the scientific and technological progress, at the limits of the research and development (R&D) agendas. Objectives: The objective in this scenery, is to discuss the ethic, economic, politic and social implications of this model of sociotechnical system. We refer about the technological applications and the consequences of them in the formation of social imaginaries as well as the kind of social relations that are created and established in this context. Conclusion: We conclude looking for critical reflections about the proposals of human enhancement mediated by the technology. That appear as a part of the NBIC technologies agenda. Even so, the proposals of human enhancement go beyond boundaries that an investigation agenda. There is a frame of philosophical and political references that defend the enhancement of the human beings. These currents that ally to the transhumanism and posthumanism movements, positions that are ethic, politic and economic at the same time. From our analysis, we understand that science, technology and politics are articulated, are in co-production, regarding the expected and desired futures. Even so, we believe that there is a space of possible dialog, from which we look to open proposals for the public discussion on questions of science and technology related to enhancement of human beings

Abordagens multimodais com utilização de deep learning e unimodais com aprendizado de máquina no reconhecimento de emoções em músicas

Orientadora: Profa. Dra. Denise Fukumi TsunodaCoorientadora: Profa. Dra. Marília Nunes SilvaTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação. Defesa : Curitiba, 30/08/2023Inclui referênciasResumo: Esta pesquisa foi realizada com base na compreensão da relevância da relação entre música e emoção na vida humana, abrangendo desde o lazer até estudos científicos. Embora a organização emocional da música seja intrínseca à natureza humana, o reconhecimento automático de emoções musicais enfrenta desafios, configurando-se como um tema complexo na recuperação de informações musicais. Nesse contexto, o propósito central desta tese foi investigar se a adoção de abordagens multimodais, envolvendo informações de diferentes fontes e arquiteturas de deep learning, pode superar o desempenho das abordagens unimodais baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina. Essa indagação emergiu da carência de estratégias multimodais na área e da perspectiva de melhoria nos resultados de classificação reportados em pesquisas correlatas. Com cinco objetivos específicos, esta pesquisa abordou a identificação de um modelo cognitivo de emoções, definição de modalidades, construção de bases de dados multimodais, comparação de arquiteturas de deep learning e avaliação comparativa das abordagens multimodais com abordagens unimodais utilizando algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina. A análise dos resultados demonstrou que as abordagens multimodais alcançaram desempenho superior em diversos cenários de classificação, comparadas às estratégias unimodais. Tais resultados contribuem positivamente para a compreensão da eficácia das abordagens multimodais e das arquiteturas de deep learning no reconhecimento de emoções em músicas. Adicionalmente, a pesquisa ressalta a necessidade de atenção aos modelos emocionais e metadados em plataformas online, visando evitar vieses e ruídos. Esta tese oferece contribuições relevantes na área de reconhecimento de emoções em músicas, particularmente no desenvolvimento de bases de dados multimodais, avaliação de arquiteturas de deep learning para problemas tabulares, protocolos de experimentos e abordagens voltadas à cognição musical. A comparação sistemática entre abordagens multimodais e unimodais evidencia as vantagens das primeiras, incentivando novas pesquisas nesse campoAbstract: This research was conducted based on the understanding of the significance of the relationship between music and emotion in human life, spanning from leisure to scientific studies. Although the emotional organization of music is intrinsic to human nature, the automatic recognition of musical emotions faces challenges, manifesting as a complex theme in the retrieval of musical information. Within this context, the central purpose of this thesis was to investigate whether the adoption of multimodal approaches, involving information from different sources and deep learning architectures, can outperform unimodal approaches based on machine learning algorithms. This inquiry arose from the lack of multimodal strategies in the field and the prospect of improvement in classification results reported in related research. With five specific objectives, this research addressed the identification of a cognitive model of emotions, definition of modalities, construction of multimodal databases, comparison of deep learning architectures, and comparative evaluation of multimodal approaches with unimodal approaches using traditional machine learning algorithms. The analysis of results demonstrated that multimodal approaches achieved superior performance in various classification scenarios, compared to unimodal strategies. These findings positively contribute to the understanding of the effectiveness of multimodal approaches and deep learning architectures in the recognition of emotions in music. Additionally, the research emphasizes the need for attention to emotional models and metadata in online platforms, aiming to avoid biases and noise. This thesis offers relevant contributions to the field of music emotion recognition, particularly in the development of multimodal databases, evaluation of deep learning architectures for tabular problems, experimental protocols, and approaches focused on musical cognition. The systematic comparison between multimodal and unimodal approaches highlights the advantages of the former, encouraging new research in this fiel