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15 results for “música”
Conjuntos de datos sobre la comunidad educativa del Real Conservatorio Superior de Música de Madrid en el siglo XIX
<p>Estos siete conjuntos de datos extraen la información relativa a la comunidad académica (directores, profesores, alumnos, personal administrativo y cargos honoríficos) presente en el Real Conservatorio Superior de Música de Madrid entre 1830 y 1892 a partir de dos documentos custodiados en la Biblioteca y en el Archivo de dicha institución: el <em>Registro de premios y concursos</em> (RPC) y la <em>Memoria acerca de la Escuela Nacional de Música y Declamación de Madrid escrita para ser presentada en la Exposición Universal de la Música y del Teatro que ha de verificarse en Viena en el año de 1892 </em>(M).</p>
MGPB: Conjunto de Dados de Séries Temporais de Músicas de Gênero de Protesto Brasileiras
<p>O dataset MGPB é um conjunto de dados sobre gêneros musicais brasileiros ligados a movimentos de protesto, combinando dados acústicos do Spotify com letras processadas por técnicas de linguagem natural, permitindo uma análise detalhada da expressão de protestos na música. Além disso, o MGPB permite a construção de séries temporais, tornando-se um recurso valioso para analisar gêneros musicais brasileiro de protesto ao longo do tempo.</p> <p>Dessa forma o csv esta estruturado com as colunas:</p> <table> <tbody> <tr> <td> <div> <div> <p>Coluna</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Descrição</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>ID do Spotify</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Identificador único para cada música na plataforma \textit{Spotify}.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>IDs do Artista</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Identificadores exclusivos dos artistas relacionados à música.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Nome da Faixa</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Título da música.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Nome do Álbum</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Título do álbum ao qual a música pertence.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Nome do(s) Artista(s)</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Lista dos artistas associados à música.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Duração (ms)</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Duração da música em milissegundos.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Popularidade</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Medida de popularidade da música determinada pelo algoritmo do Spotify.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Dançabilidade</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Indica o quão adequada a música é para dançar, baseado em características musicais.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Energia</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Representa a intensidade e atividade percebida da música.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Tonalidade</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Tonalidade da música.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Intensidade Sonora</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Volume percebido da música.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Modo Musical</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Indica se a música está em modo maior ou menor.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Intensidade Vocal</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Grau de presença de palavras faladas na música.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Acústica</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Indica o grau de presença de elementos acústicos na música.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Instrumental</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Indica o grau de presença de elementos instrumentais na música.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Vivacidade</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Presença de elementos ao vivo na gravação da música.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Valência</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Medida que indica a positividade da música.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Ritmo</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Andamento da música em batidas por minuto.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Letra</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Conteúdo das letras da música.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Frequência de Palavras</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Frequência das palavras usadas nas letras da música.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Gênero</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Gênero musical da música.</p> </div> </div> </td> </tr> <tr> <td> <div> <div> <p>Década</p> </div> </div> </td> <td> <div> <div> <p>Década de lançamento da música.</p> </div> </div> </td> </tr> </tbody> </table>
Conjunto de Dados de Séries Temporais de Músicas Brasileiras
<p>O dataset é um conjunto de dados sobre gêneros musicais brasileiros, combinando dados acústicos do Spotify com letras processadas por técnicas de linguagem natural, permitindo uma análise detalhada. Além disso, permite a construção de séries temporais, tornando-se um recurso valioso para analisar gêneros musicais brasileiro de protesto ao longo do tempo.</p> <p>Dessa forma o csv de treino e avaliacao possui cerca de 51 mil musicas brasileiras de generos diversos e esta estruturado com as colunas:</p> <table> <tbody> <tr> <th>Nome da Coluna</th> <th>Descrição</th> </tr> </tbody> <tbody> <tr> <td>Nome da Música</td> <td>Nome da música.</td> </tr> <tr> <td>ID do Artista</td> <td>Identificador único do artista.</td> </tr> <tr> <td>Letra Tratada</td> <td>Letra da música após tratamento ou limpeza de dados (por exemplo, remoção de caracteres especiais).</td> </tr> <tr> <td>Raiva</td> <td>Pontuação ou indicador de raiva na letra da música.</td> </tr> <tr> <td>Medo</td> <td>Pontuação ou indicador de medo na letra da música.</td> </tr> <tr> <td>Alegria</td> <td>Pontuação ou indicador de alegria na letra da música.</td> </tr> <tr> <td>Tristeza</td> <td>Pontuação ou indicador de tristeza na letra da música.</td> </tr> <tr> <td>Surpresa</td> <td>Pontuação ou indicador de surpresa na letra da música.</td> </tr> <tr> <td>Gênero</td> <td>Gênero musical da música (por exemplo, pop, rock, jazz).</td> </tr> <tr> <td>Valor</td> <td>Valor associado à música, que pode representar uma métrica específica (por exemplo, popularidade, vendas).</td> </tr> </tbody> </table> <p>Dessa forma o csv de treino e avaliacao possui cerca de 51 mil musicas brasileiras de generos diversos e esta estruturado com as colunas:</p> <table> <tbody><tr> <th><strong>Coluna</strong></th> <th><strong>Descrição</strong></th> </tr> </tbody><tbody> <tr> <td>ID do <em>Spotify</em></td> <td>Identificador único para cada música na plataforma <em>Spotify</em>.</td> </tr> <tr> <td><em>IDs</em> do Artista</td> <td>Identificadores exclusivos dos artistas relacionados à música.</td> </tr> <tr> <td>Nome da Faixa</td> <td>Título da música.</td> </tr> <tr> <td>Nome do Álbum</td> <td>Título do álbum ao qual a música pertence.</td> </tr> <tr> <td>Nome do(s) Artista(s)</td> <td>Lista dos artistas associados à música.</td> </tr> <tr> <td>Duração (ms)</td> <td>Duração da música em milissegundos.</td> </tr> <tr> <td>Popularidade</td> <td>Medida de popularidade da música determinada pelo algoritmo do Spotify.</td> </tr> <tr> <td>Dançabilidade</td> <td>Indica o quão adequada a música é para dançar, baseado em características musicais.</td> </tr> <tr> <td>Energia</td> <td>Representa a intensidade e atividade percebida da música.</td> </tr> <tr> <td>Tonalidade</td> <td>Tonalidade da música.</td> </tr> <tr> <td>Intensidade Sonora</td> <td>Volume percebido da música.</td> </tr> <tr> <td>Modo Musical</td> <td>Indica se a música está em modo maior ou menor.</td> </tr> <tr> <td>Intensidade Vocal</td> <td>Grau de presença de palavras faladas na música.</td> </tr> <tr> <td>Acústica</td> <td>Indica o grau de presença de elementos acústicos na música.</td> </tr> <tr> <td>Instrumental</td> <td>Indica o grau de presença de elementos instrumentais na música.</td> </tr> <tr> <td>Vivacidade</td> <td>Presença de elementos ao vivo na gravação da música.</td> </tr> <tr> <td>Valência</td> <td>Medida que indica a positividade da música.</td> </tr> <tr> <td>Ritmo</td> <td>Andamento da música em batidas por minuto.</td> </tr> <tr> <td>Letra</td> <td>Conteúdo das letras da música.</td> </tr> <tr> <td>Frequência de Palavras</td> <td>Frequência das palavras usadas nas letras da música.</td> </tr> <tr> <td>Gênero</td> <td>Gênero musical da música.</td> </tr> <tr> <td>Década</td> <td>Década de lançamento da música.</td> </tr> </tbody> </table> <p>Além disso possui a analise emocional na tabela musica periferica emocoes com as colunas:</p> <table> <tbody><tr> <th><strong>Coluna</strong></th> <th><strong>Descrição</strong></th> </tr> </tbody><tbody> <tr> <td>ID do <em>Spotify</em></td> <td>Identificador único para cada música na plataforma <em>Spotify</em>.</td> </tr> <tr> <td>Raiva (BERT)</td> <td>Medida de raiva detectada usando o modelo BERT.</td> </tr> <tr> <td>Medo (BERT)</td> <td>Medida de medo detectada usando o modelo BERT.</td> </tr> <tr> <td>Alegria (BERT)</td> <td>Medida de alegria detectada usando o modelo BERT.</td> </tr> <tr> <td>Tristeza (BERT)</td> <td>Medida de tristeza detectada usando o modelo BERT.</td> </tr> <tr> <td>Surpresa (BERT)</td> <td>Medida de surpresa detectada usando o modelo BERT.</td> </tr> <tr> <td>Raiva (GPT)</td> <td>Medida de raiva detectada usando o modelo GPT.</td> </tr> <tr> <td>Medo (GPT)</td> <td>Medida de medo detectada usando o modelo GPT.</td> </tr> <tr> <td>Alegria (GPT)</td> <td>Medida de alegria detectada usando o modelo GPT.</td> </tr> <tr> <td>Tristeza (GPT)</td> <td>Medida de tristeza detectada usando o modelo GPT.</td> </tr> <tr> <td>Surpresa (GPT)</td> <td>Medida de surpresa detectada usando o modelo GPT.</td> </tr> </tbody> </table> <p>O arquivo zip <code>gpt result</code> contém análises do GPT na identificação de emoções, que podem ser utilizadas para compreender melhor as análises ou auditar os resultados.</p>
Salas de música
<p>Este conjunto de datos incluye un directorio con los datos de las <strong>Salas de Música</strong> de Zaragoza.</p> <p>El Ayuntamiento de Zaragoza pone a disposición una visualización en la que se muestran datos sobre Salas de Música. El conjunto de datos contiene información de localización (dirección, código postal, latitud y longitud), contacto (email y teléfono), horario y url a la web de cada centro.</p> <p><a href="https://www.zaragoza.es/sede/servicio/catalogo/2683">Acceso a la ficha descriptiva del dataset</a></p>
Detalhe do teto da sala de música.
Detalhe do teto da sala de música do Museu do Doce da Ufpel Pelotas. GEGRADI - UFPEL Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
Explorant els rànquings de Pitchfork amb la millor música de l'any / Exploring Pitchfork's Rankings of the Best Music of the Year
<p>(CA) El següent arxiu és el dataset resultant de la Pràctica 1 corresponent a l'assignatura de Tipologia i cicle de vida de les dades durant el primer semestre del curs 2023-24.</p><p>Consisteix en una recopilació, duta a terme a través de tècniques de web scraping, dels llistats de millors àlbums i cançons per any i dècada elaborats per publicació musical Pitchfork a la seva web, estenent-se el període de les dades des de la dècada del 60 fins al passat any 2022.</p><p>El dataset inclou informació tal com el títol, l'artista, el segell de publicació, la ressenya de l'àlbum, el llistat de pertinença, així com la posició assolida al rànquing. A més, conté enllaços a diferent informació multimèdia, com ara enllaços a serveis d'streaming o la portada del propi llançament musical.</p><p>L'anàlisi de la seva informació permet respondre, des de la perspectiva d'una de les publicacions més reputades de la crítica musical a l'actualitat, a preguntes tals com la de quins han estat els àlbums més valorats en un deteminat període, quina ha estat l'evolució de la popularitat de determinats artistes, o com determinades sensibilitats musicals i gèneres han guanyat popularitat en un determinat període en detriment d'altres que quedaven relegats a un públic minoritari. A banda, suposen un recurs valuós com a referència per al públic melòman o amb interès en general per la cultura popular.</p><p>La informació recollida es presenta en format de text pla CSV i no ha estat sotmesa a cap procés de data cleaning, operació que serà duta a terme durant la segona part de la Pràctica.</p><p>————————</p><p>(EN) The following article is the dataset resulting from Practice 1 corresponding to the assignment of Typology and Life Cycle of Data during the first semester of the academic year 2023-24.</p><p>It consists of a compilation, carried out through web scraping techniques, of the lists of best albums and songs per year and decade elaborated by the music publication Pitchfork on its website, extending the period of the data from the decade of the 60's to the last year 2022.</p><p>The data set includes information such as the title, the artist, the period of publication, the album review, the list of relevance, as well as the position in the ranking. In addition, it includes different multimedia information, such as links to streaming services or the cover of the music release.</p><p>The analysis of the information of the service allows to answer, from the perspective of one of the most reputable publications of the musical critique to the present time, to questions such as which albums have been the most valued in a given period, what has been the evolution in the popularity of certain artists, or how certain musical sensibilities and genres have gained popularity in a given period to the detriment of others, which were relegated to a minority audience. In addition, they are a valuable resource as a reference for the music-loving public or those with a general interest in popular culture.</p><p>The compiled information is presented in text format as CSV and has not been subjected to any kind of statistical analysis.</p>
Detalhe central teto sala de música.
Detalhe central do teto da sala de música do Museu do Doce da Ufpel. Escaneamento 3D. GEGRADI - UFPEL Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
Detalhe central teto sala de música.
Detalhe central do teto da sala de música do Museu do Doce da Ufpel. Escaneamento 3D. GEGRADI - UFPEL Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
Música e periódicos: uma visão da América Latina e Caribe
<p>Mesa Temática do Grupo de Trabalho Música e Periódicos ARLAC/IMS: “Música e periódicos: uma visão da América Latina e Caribe” / “Música y periódicos: una visión desde América Latina y el Caribe”, apresentada nas IV Jornadas do Núcleo de Estudos em Música na Imprensa CESEM / FCSH / Universidade Nova de Lisboa, Portugal, em 01 de junho de 2023.</p>
GTMP ARLAC-IMS Simposio Publicaciones periódicas en la historia de la música en Argentina, 1880-1916
<p>Reunión del Grupo de Trabajo “Música y Periódicos” de ARLAC-IMS, realizada el 25 de noviembre de 2022.</p> <p>Se presentó el simposio “Las publicaciones periódicas en la historia de la música en Argentina (1880-1916)”, en el que participaron las integrantes Ana María Romero (UNT-UCA) y Yanet Gericó (UNSJ-CONICET), además de dos investigadores invitados: José Ignacio Weber (ITHA Payró-UBA) y Pedro. A. Camerata (IAE Castagnino-UBA).</p> <p>Coordinadora del GTMP: Maria Alice Volpe (UFRJ).</p> <p>Coordinadora de la reunión: Silvina Luz Mansilla (UBA).</p>
Da poesia luso-árabe à nova música portuguesa
<p>A influência da cultura árabe na lírica portuguesa é conhecida. Mas Eduardo M. Raposo traz uma nova abordagem sobre essa herança, sublinhando a importância do «Século de Almutâmide». Em conversa no CHAM <em>Talks</em>, o investigador fala sobre o impacto do zéjel (canção árabe-andalusa) na poesia galaico-portuguesa, aragonesa e italiana e recorda as cortes interculturais dos primeiros reis de Portugal, formadas também por moçárabes. Eduardo Raposo destaca a forma como a poesia e a música ajudam a redescobrir uma matriz mediterrânica riquíssima, anterior à Inquisição, e explica como a poesia luso-árabe está presente na actual música portuguesa..<br> <br> Eduardo M. Raposo é investigador integrado do CHAM – Centro de Humanidades, especialista em história da cultura e das mentalidades contemporâneas. Tem dirigido revistas culturais como <em>Alma Alentejana</em> e <em>Memória Alentejana</em>, esta há 23 anos. Organizou mais de 90 colóquios, tertúlias e encontros culturais. Publicou biografias sobre Urbano Tavares Rodrigues, Cláudio Torres e Fonte Santa. Participou na <em>Enciclopédia da Música em Portugal no Século XX</em> e é autor de oito livros entre eles dois sobre o Canto de Intervenção e artigos sobre o Cante Alentejano.</p> <p>A entrevista é conduzida por Teresa Lacerda.</p>
Hino ao Bom Jesus dos Martírios (arranjo para banda de música brasileira)
<p>Hino ao Bom Jesus dos Martírios<br> Ritmo: marcha de procissão<br> Introdução: Roniere Leite Soares (1992)<br> Arranjo: Roniere Leite Soares<br> Letra: Carlos Antônio de Macedo<br> Melodia (após introdução): autoria anônima<br> Município de Boa Vista – Estado da Paraíba – República Federativa do Brasil<br> Registro autoral deste arranjo instrumental (HASH):<br> 1f3d25215df7d02b532695a2fa39bc538d708db2f7120999961fc7c76d9e113</p>
Figura do centro do teto da sala de música.
Figura presente no centro do estuque do teto da sala de música do museu do Doce da Ufpel - Pelotas. Modelo obtido através de escaneamento 3D. GEGRADI - UFPEL Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
Entre rezos y música
<u>Source</u>: Flickr <br><u>4DCity URL</u>: <a href="https://4dcity.org/imgupload/1665336849.3192.jpg">https://4dcity.org/imgupload/1665336849.3192.jpg</a> <br><u>Original Image URL</u>: <a href="https://live.staticflickr.com/1740/42348166542_fe1a96a29a_m.jpg">https://live.staticflickr.com/1740/42348166542_fe1a96a29a_m.jpg</a> <br><br><u>Image-Metadata:</u><br>Filename: 1665336849.3192.jpg<br>Image Dimensions: 240x135<br>Megapixels: 0.03 MP<br>Filesize: 23.07 KB<br><br>ExifOffset: 38<br>UserComment: ASCIIHisilicon Balong
Explorant els rànquings de Pitchfork amb la millor música de l'any / Exploring Pitchfork's Rankings of the Best Music of the Year
<p>(CA) El següent arxiu és el dataset resultant de la Pràctica 1 corresponent a l'assignatura de Tipologia i cicle de vida de les dades durant el primer semestre del curs 2023-24.</p><p>Consisteix en una recopilació, duta a terme a través de tècniques de web scraping, dels llistats de millors àlbums i cançons per any i dècada elaborats per publicació musical Pitchfork a la seva web, estenent-se el període de les dades des de la dècada del 60 fins al passat any 2022.</p><p>El dataset inclou informació tal com el títol, l'artista, el segell de publicació, la ressenya de l'àlbum, el llistat de pertinença, així com la posició assolida al rànquing. A més, conté enllaços a diferent informació multimèdia, com ara enllaços a serveis d'streaming o la portada del propi llançament musical.</p><p>L'anàlisi de la seva informació permet respondre, des de la perspectiva d'una de les publicacions més reputades de la crítica musical a l'actualitat, a preguntes tals com la de quins han estat els àlbums més valorats en un deteminat període, quina ha estat l'evolució de la popularitat de determinats artistes, o com determinades sensibilitats musicals i gèneres han guanyat popularitat en un determinat període en detriment d'altres que quedaven relegats a un públic minoritari. A banda, suposen un recurs valuós com a referència per al públic melòman o amb interès en general per la cultura popular.</p><p>La informació recollida es presenta en format de text pla CSV i no ha estat sotmesa a cap procés de data cleaning, operació que serà duta a terme durant la segona part de la Pràctica.</p><p>————————</p><p>(EN) The following article is the dataset resulting from Practice 1 corresponding to the assignment of Typology and Life Cycle of Data during the first semester of the academic year 2023-24.</p><p>It consists of a compilation, carried out through web scraping techniques, of the lists of best albums and songs per year and decade elaborated by the music publication Pitchfork on its website, extending the period of the data from the decade of the 60's to the last year 2022.</p><p>The data set includes information such as the title, the artist, the period of publication, the album review, the list of relevance, as well as the position in the ranking. In addition, it includes different multimedia information, such as links to streaming services or the cover of the music release.</p><p>The analysis of the information of the service allows to answer, from the perspective of one of the most reputable publications of the musical critique to the present time, to questions such as which albums have been the most valued in a given period, what has been the evolution in the popularity of certain artists, or how certain musical sensibilities and genres have gained popularity in a given period to the detriment of others, which were relegated to a minority audience. In addition, they are a valuable resource as a reference for the music-loving public or those with a general interest in popular culture.</p><p>The compiled information is presented in text format as CSV and has not been subjected to any kind of statistical analysis.</p>
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Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas is an Allen Institute collection of brain map atlases, datasets, APIs, and analysis tools covering mouse, human, and non-human primate brain resources.
Annotated Behaviour and Observability Dataset (ABODe)
ABODe is a University of Edinburgh DataShare dataset for behavior classification in group-housed mice using home-cage video, identities, bounding boxes, ground-plate positions, and annotator labels.
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DANDI is a BRAIN Initiative archive for publishing and sharing neurophysiology data, including electrophysiology, optophysiology, and behavioral data packaged as NWB and related standards.
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