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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30861
Título: | Geração procedural de melodias por gênero usando aprendizado de máquina |
Título(s) alternativo(s): | Procedural generation of melodies by genre using machine learning |
Autor(es): | Dall Agnol, João Leonardo Harres |
Orientador(es): | Rodrigues, Érick Oliveira |
Palavras-chave: | Melodia Aprendizado de máquina Inteligência artificial Melody Machine learning Artificial intelligence |
Data do documento: | 7-Dez-2022 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Pato Branco |
Citação: | DALL AGNOL, João Leonardo Harres. Geração procedural de melodias por gênero usando aprendizado de máquina. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2022. |
Resumo: | A geração procedural de melodias consiste no processo de automatização da composição de sequências de notas musicais. Para a ciência da computação, principalmente nas áreas voltadas ao aprendizado de máquina, esse processo pode ser atingido por meio da amostragem estatística uma vez que o conjunto das tonalidades dos sistemas musicais contemporâneos e as relações entre as notas são organizadas devido suas propriedades físicas e matemáticas. Todavia, devido a natureza estritamente computacional de grande parte das implementações descritas pela literatura atual, a aprovação das peças resultantes tanto por especialistas quanto pelo público geral é ainda muito baixa. Dessa forma, o presente trabalho implementa uma plataforma web que contempla a geração procedural melodias por gênero utilizando Redes Neurais (devido suas capacidades de identificação de tendências, o que lhes tornam aptas a compreenderem e aplicarem regras de múltiplos sistemas musicais), e a avaliação das melodias geradas. Considerando os três gêneros disponibilizados na plataforma, o sistema conseguiu atingir uma avaliação positiva em quase um terço das melodias geradas. |
Abstract: | The procedural generation of melodies can be understood as the processes through which the composition of musical notes sequences can be automated. For computer science, especially in the field of machine learning, this goal can be achieved through statistical sampling since the set of keys of contemporary musical systems and the relationships between notes are organized due to both their physical and mathematical properties. However, due to the strictly computational nature of most of the implementations described in the current literature, the approval rating of such melodies both by specialists and the general public is still very low. Thus, the present work implements a web platform that contemplates the procedural generation of melodies by genre using Neural Networks (due to their capacity to identify trends, which makes them able to understand and apply rules of multiple musical systems), and the rating of the generated melodies. Considering the three genres available on the platform, the system managed to reach a positive rating in almost a third of the melodies generated. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30861 |
Aparece nas coleções: | PB - Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas |
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