O “cartum sonoro” na era mecânica
um protocolo híbrido de inteligência artificial para o restauro do acervo de bandas da UFRJ (1907-1917)
Palavras-chave:
Inteligência Artificial, Musicologia da Produção Fonográfica, Praticante Reflexivo, Restauro de Áudio, Bandas de MúsicaResumo
Este trabalho apresenta um protocolo híbrido de restauro digital e separação de fontes musicais (MSS) por inteligência artificial voltado para o acervo de bandas de música do Laboratório de Etnomusicologia da UFRJ (LE-UFRJ), com gravações mecânicas entre 1907 e 1917. Fundamentada na “reflexão-na-ação” de Donald Schön e na Musicologia da Produção Fonográfica de Simon Zagorski-Thomas, a pesquisa investiga como o restaurador atua de forma reflexiva face às limitações da era acústico-mecânica, utilizando a Estação de Trabalho de Áudio Digital (DAW) como um mundo virtual de experimentação. Como prova de conceito, realizou-se um experimento com o fonograma histórico “A Lua fez Feriado” (1934), da Orquestra Odeon, utilizando o modelo BS-Roformer e ferramentas de processamento espectral. Os resultados parciais demonstram que o fluxo de trabalho foi bem-sucedido ao atuar como um “tradutor de sinal” que mitiga o viés de treinamento (dataset bias) dos algoritmos preditivos atuais, viabilizando o isolamento de timbres e transientes de sopro e percussão outrora inaudíveis. Conclui-se que o conceito de “cartum sonoro” legitima a intervenção estética contemporânea no patrimônio fonográfico, equilibrando o rigor da preservação arquivística com a clareza narrativa necessária à percepção multimodal do ouvinte atual.
Downloads
Referências
AARTS, Ronald M. et al. Improving perceived bass and reconstruction of high frequencies for band limited signals. Eindhoven: Philips Research Laboratories, 2002.
BENDER, Franz. Subharmonic Synthesis for Bass Enhancement. Medium, 2024.
BROCK-NANNESTAD, George. The objective demonstration of distortion in acoustic recordings. Journal of the Audio Engineering Society, v. 48, n. 1/2, p. 65-75, 2000.
DISCOGRAFIA BRASILEIRA. A lua fez feriado: Aurora Miranda; Orquestra Odeon. Rio de Janeiro: Instituto Moreira Salles, 1934. Fonograma (3 min). Disponível em: https://discografiabrasileira.com.br/fonograma/1item/a-lua-fez-feriado. Acesso em: 17 jun. 2026.
ERNST, Wolfgang. Sonicity: A Media-Archaeological Approach. Amsterdam: Amsterdam University Press, 2016.
FRITH, Simon; ZAGORSKI-THOMAS, Simon. Introduction. In: FRITH, Simon; ZAGORSKI-THOMAS, Simon (Org.). The Art of Record Production: an introductory reader for a new academic field. Burlington: Ashgate Publishing company, 2012. Capítulo 1, p. 1-9.
HAN, Kai; XIAO, An; WU, Enhua; GUO, Jianyuan; XU, Chunjing; WANG, Yunhe. Transformer in Transformer. arXiv preprint, arXiv:2103.00112, 2021. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2103.00112. Acesso em: 18 jun. 2026.
HUANG, Po-Sen; SMARAGDIS, Paris et al. Joint Optimization of Masks and Deep Recurrent Neural Networks for Monaural Source Separation. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, v. 23, n. 12, 2015.
IASA-TC 03. The safeguarding of the audiovisual heritage: ethics, principles and preservation strategy. 4. ed. [S. l.]: International Association of Sound and Audiovisual Archives, 2017.
LU, Wei-Tsung; WANG, Ju-Chiang; KONG, Qiuqiang; HUNG, Yun-Ning. Music Source Separation with Band-Split RoPE Transformer. arXiv preprint, arXiv:2309.02612, 2023. DOI: 10.48550/arXiv.2309.02612. Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.02612. Acesso em: 18 jun. 2026.
MVSEP. Separação de voz e música: algoritmos de separação de stems por IA. Disponível em: https://mvsep.com/pt. Acesso em: 17 jun. 2026.
RUMSEY, Francis. Sound and Recording: Applications and Theory. 8. ed. Abingdon: Routledge, 2021.
SCHÖN, Donald A. The Reflective Practitioner: how professionals think in action. New York: Basic Books, 1983.
SMARAGDIS, Paris; MYSORE, Gautham J. Separation by “humming”: user-guided sound extraction from monophonic mixtures. In: Proceedings of the IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics (WASPAA), New Paltz, NY, 2009.
SILAEV, Mikhail. Full-Band Audio Super-Resolution Using Generative Adversarial Networks. Tampere, 2025. 64 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação). Faculty of Information Technology and Communication Sciences (ITC), Tampere University, 2025. Disponível em https://www.finna.fi/Record/trepo.10024_227540?lng=en-gb . Acesso em: 14 jun 2026.
WEN, Yutong; KIM, Minje; SMARAGDIS, Paris. User-guided generative source separation. In: Proceedings of the 26th International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR), Daejeon, Coreia do Sul, 2025.
WEN, Yutong; SMARAGDIS, Paris et al. PromptSep: generative audio separation via multimodal prompting. arXiv preprint, 2025. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2407.04936.
ZAGORSKI-THOMAS, Simon. The musicology of record production. Cambridge: Cambridge University Press, 2014.