dc.contributor.advisor | Barros, Guilherme Almeida de | |
dc.creator | Silva, Felipe Moraes da | |
dc.date.accessioned | 2023-12-18T10:30:55Z | |
dc.date.available | 2023-12-18T10:30:55Z | |
dc.date.issued | 2023-12-11 | |
dc.date.submitted | 2023-12-11 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/30883 | |
dc.description.abstract | This Final Paper focuses on the attempt to recreate the different guitar tones used by the band
Aurora Dark during the recordings of their first three songs, through profile modeling
comparing it with conventional methods, which involve use of microphone and amplifier,
present in the original recording. This experience report aims to detail the tone recreation
process using neural network modeling, highlighting the benefits and limitations inherent to
this emerging technology. The analysis includes the sound quality, versatility and usability of
the results obtained. The underlying purpose is to make pertinent information available to
musicians, producers and researchers interested in incorporating models generated through
neural networks into their musical productions and mainly, in the creation of guitar tones. By
exploring the consequences of this new approach, we seek to understand its impact on the big
picture of musical production. This study not only documents the procedure adopted, but also
serves as a guide for those interested in adopting this approach in the context of their
practices, providing relevant information about the possibilities and challenges that permeate
the use of neural networks in the search for the excellence of the sound. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Modelagem de timbre de guitarra | por |
dc.subject | Tecnologia de rede neural | por |
dc.subject | Guitarra elétrica | por |
dc.subject | Guitar tone modeling | eng |
dc.subject | Neural network technology | eng |
dc.subject | Electric guitar | eng |
dc.title | Recriação do timbre de guitarra usado nas gravações da banda Aurora Dark através da técnica de modelagem de perfil no software NAM (neural amp modeler) | por |
dc.title.alternative | Recreation of the guitar tone used in the recordings of the band Aurora Dark through the profile modeling technique in NAM software (neural amp modeler) | eng |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS. Campus Sede | por |
dc.degree.graduation | Bacarelado de Música e Tecnologia | por |
dc.description.resumo | O presente Trabalho de Conclusão de Curso, tem como foco a tentativa de recriar os distintos timbres de guitarra empregados pela banda Aurora Dark durante as gravações das suas três primeiras músicas, através da modelagem de perfil comparando-a com os métodos convencionais, que envolvem a utilização de microfone e amplificador, presentes na gravação original. Este relato de experiência visa detalhar o processo de recriação do timbre mediante o uso da modelagem por rede neural, destacando os benefícios e limitações inerentes a essa tecnologia emergente. A análise contempla a qualidade sonora, a versatilidade e a usabilidade dos resultados obtidos. O propósito subjacente é disponibilizar informações pertinentes para músicos, produtores e pesquisadores interessados em incorporar modelos gerados através de redes neurais em suas produções musicais e principalmente, na elaboração de timbres de guitarra. Ao explorar os desdobramentos dessa nova abordagem, busca-se compreender o seu impacto na produção musical como um todo. Este estudo não apenas documenta o procedimento adotado, mas também serve como um guia para os interessados em adotar essa abordagem no contexto de suas práticas, fornecendo informações relevantes sobre as possibilidades e desafios que permeiam o uso de redes neurais na busca pela excelência sonora. | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::LINGUISTICA, LETRAS E ARTES | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Artes e Letras | por |