Idealizado como uma oportunidade de fomento à inovação na área de music tech e identificação de novos talentos na área, a plataforma Moises.AI criou o desafio Chord Detection Challenge. A competição premiou três equipes, duas delas compostas por alunos do curso de Ciência da Computação do Centro de Informática (CIn) da UFPE. Com a colaboração do professor do CIn Giordano Cabral, o desafio incentivou as 17 equipes participantes, oriundas de 4 universidades federais, à construção do melhor algoritmo de detecção de acordes, a fim de fornecer a músicos amadores e estudantes de música uma nova experiência de aprendizado. 

A cerimônia de premiação ocorreu na última quinta-feira (10) e foi transmitida pelo Zoom para os participantes da competição. Os projetos submetidos pelos times foram avaliados por um grupo de profissionais que utilizaram critérios definidos nas regras do projeto. 

Ocupando o primeiro lugar, o aluno Arthur Santos, que competiu sozinho no desafio, criou uma solução modular a partir de dados de áudio e web-scraping para extrair com machine learning os acordes de determinada música a cada segundo. A partir daí, o algoritmo criado compara os resultados de acordes com timestamps precisas com dados de bibliotecas de cifras que não apresentam timestamp, combinando as informações para um produto final mais completo.

“No início, eu estava em dúvida sobre o que fazer, já que nunca tinha trabalhado na área proposta pela competição. Porém, com a ajuda do professor Giordano acabei me empolgando com o aprendizado e, ao longo do desenvolvimento do projeto, percebi que poderia me aprofundar mais no assunto e criar uma solução mais criativa do que eu tinha proposto inicialmente. Fiquei bem orgulhoso com o resultado final e realmente não esperava ser o campeão do desafio, foi algo que me pegou de surpresa”, revela.

Em segundo lugar, a equipe Barões do Ace, formada pelos estudantes Guilherme de Souza Macedo; João Vitor Alves Almeida; Pedro Meira-Betmann; Thaís Vasconcelos Couto e Vinícius Torres de Macedo, desenvolveu uma plataforma baseada no crowd sourcing que visa corrigir a segmentação dos acordes em uma música através da capacidade auditiva dos usuários. 

Em nome do grupo, Vinicius Torres revelou que o projeto foi idealizado inicialmente para a disciplina de Multimídia, ministrada pelo professor Giordano. “Nessa etapa da nossa graduação, já que estamos ainda no 4° período e somos considerados ‘iniciantes’, ganhar um prêmio desse é realmente um ponto fora da curva, que nos deu bastante orgulho. Graças ao progresso durante a disciplina, nos sentimos inspirados e incentivados a continuar o projeto visando o desafio Moises.Ai de forma mais direcionada. Foi uma experiência bastante desafiadora, mas o aprendizado e as noites viradas nos deram melhor desempenho e força para avançar cada vez mais,” compartilha.

Já a Rage Against the Machine Learning, equipe que conquistou a terceira colocação, foi formada pelos alunos do curso do curso de Engenharia Eletrônica do Centro de Tecnologia e Geociências (CTG) Adriel Filipe Lins Alves da Silva e Diógenes Wallis de França Silva. A dupla decidiu aprimorar o sistema “Decibel”, desenvolvido pela pesquisadora holandesa Daphne Odekerken, com a finalidade de estimar o tempo em que cada acorde de uma determinada música ocorria. 

Desta forma, pensando em um cenário em que o usuário dá como “input” o arquivo .mp3 de uma música, eles criaram um crawler, que a partir do nome da música, fazia uma busca com os acordes desejados, e um scraper, com a função de extrair o conteúdo da página com os acordes da música. “O processo foi cheio de altos e baixos, com momentos em que pensávamos que estávamos seguindo um bom caminho e outros em que achávamos que não ia dar certo. Isso foi desde o início, em que a maior parte dos integrantes do grupo terminou desistindo. O professor Giordano e o mestrando do CIn Valter Jorge foram bem atenciosos e se disponibilizaram em nos ajudar durante todo o processo, somos gratos a ambos, que passaram noites tirando nossas dúvidas e nos ajudando com o código”, comentou Adriel.

As três equipes colocadas foram agraciadas com um prêmio em dinheiro, no valor de $7 mil reais ao primeiro colocado, $5 mil para a segunda equipe e $3 mil para o terceiro lugar. Além disso, todos os participantes ganharam assinaturas premium da plataforma Moises.Ai durante um ano. 

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