Com o uso de um conceito ainda não explorado para fins de classificação de dados, baseado em Lógica Paraconsistente Anotada (LPA), este trabalho visa à construção de um sistema inteligente para classificação de gêneros musicais (Music Genre Classification - MGC). Este tema, de caráter emergente na literatura, tem recebido atenção crescente da comunidade científica, tendo em vista a sua grande aplicabilidade, destacando-se o potencial de comercialização de dados multimídia pela Internet, assim como a automatização de inúmeras tarefas de data mining que envolvem sinais musicais. Utilizando uma base de dados composta por amostras de músicas representativas de cada gênero musical, tais como jazz, bolero, bossa nova, forró, salsa e sertanejo, assim como de um classificador discriminativo paraconsistente, uma abordagem supervisionada é proposta para solucionar o problema. O primeiro módulo do sistema realiza a extração de características dos diversos segmentos das músicas com base na análise tempo-frequência associada com as bandas críticas do ouvido humano. Por outro lado, o segundo módulo utiliza o classificador proposto, que deve permitir a manipulação de sinais com características contraditórias de uma maneira mais semelhante àquela realizada pelo cérebro humano. Os resultados, quando comparados com as abordagens pré-existentes para MGC, demonstram a viabilidade do uso da LPA para tal fim. Além disso, caracteriza-se neste trabalho, uma contribuição original ao estado-da-arte no tema, que consiste justamente no uso da LPA para MGC, procedimento para o qual inexiste descrição na literatura até este momento.

By using a new concept, which is based on Paraconsistent Logic (LPA) and has not yet been applied for classification, this work aims at constructing an intelligent system for Music Genre Classification (MGC). This topic, that is emergent in the literature, has received an increasing attention from the scientific community due to its applicability, emphazising both a commercial potential to commercialize multimedia content on the Internet and data mining tasks involving music signals. By adopting a database formed by samples of songs, which represent different styles of music, such as jazz, bolero, bossa nova, forró, salsa and sertanejo, and a discriminative paraconsistent classifier, a supervised procedure is used to solve the problem. The system is divided in two modules. The first extracts features from the music files, based on the concepts of time-frequency analysis and crictical bands of the human ear. On the other hand, the second implements the proposed classifier, which allows an efficient treatment of contradictions in such a way that is more similar to the human brain. The results obtained, when compared with existing approaches used to MGC, demonstrate how LPA is suitable for this purpose. Additionally, this is the original contribution to the state-of-the-art: the use of LPA for MGC, an inexistent approach up to date.