Coleções de músicas estão amplamente disponíveis na internet e, graças ao crescimento na capacidade de armazenamento e velocidade de transmissão de dados, usuários podem ter acesso a uma quantidade quase ilimitada de composições. Isso levou a uma maior necessidade de organizar, recuperar e processar dados musicais de modo automático. Visualização de informação é uma área de pesquisa que possibilita a análise visual de grandes conjuntos de dados e, por isso, é uma ferramenta muito valiosa para a exploração de bibliotecas musicais. Nesta dissertação, metodologias para a construção de duas técnicas de visualização de bases de dados de música são propostas. A primeira, Grafo de Similaridades, permite a exploração da base de dados em termos de similaridades hierárquicas. A segunda, RadViz Concêntrico, representa os dados em termos de tarefas de classificação e permite que o usuário altere a visualização de acordo com seus interesses. Ambas as técnicas são capazes de revelar estruturas de interesse no conjunto de dados, facilitando o seu entendimento e exploração.

Music collections are widely available on the internet and, leveraged by the increasing storage and bandwidth capability, users can currently access a multitude of songs. This leads to a growing demand towards automated methods for organizing, retrieving and processing music data. Information visualization is a research area that allows the analysis of large data sets, thus, it is a valuable tool for the exploration of music libraries. In this thesis, methodologies for the development of two music visualization techniques are proposed. The first, Similarity Graph, enables the exploration of data sets in terms of hierarchical similarities. The second, Concentric RadViz, represents the data in terms of classification tasks and enables the user to alter the visualization according to his interests. Both techniques are able to reveal interesting structures in the data, favoring its understanding and exploration.