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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31456
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Costa, Lucas Francesco Piccioni | - |
dc.date.accessioned | 2023-05-23T12:24:26Z | - |
dc.date.available | 2023-05-23T12:24:26Z | - |
dc.date.issued | 2022-11-25 | - |
dc.identifier.citation | COSTA, Lucas Francesco Piccioni. Redes neurais artificiais para geração de acordes em melodias musicais. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2022. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31456 | - |
dc.description.abstract | Harmony can be defined as the art of combining sets of musical sounds in order to frame a melody. Furthermore, as in any form of art, it takes time, dedication, study, and experience to make coherent musical harmonies possible, a complex task for beginners. A system capable of automating this process is of great value in helping harmony and composition students, both beginners and experienced since they can find new ways to build musical structures. The literature presents several solution alternatives, such as computational methods based on rules, evolutionary algorithms, and applying Artificial Neural Networks. Works that used Bidirectional LSTM Networks from symbolic data of standardized melodies achieved considerable results considering the number of possible classes. This work proposes new approaches to the problem of automatic musical harmonization, aiming at results that are more accurate than those found in the literature and diversified through preexisting harmonies, in addition to presenting a new form of musical representation using images and an innovative architecture system called Intelligent Harmonizer System. Thus, a melody described in symbolic format is processed to serve as input to the system, which consists of a Convolutional Neural Network trained based on data from original melodies and harmonies. In this way, there is harmony at the exit within the proposed objectives. The results were analyzed using statistical instruments, which showed reasonable success rates above what is found in the literature, establishing a new milestone. The resulting system presents advantages both for the field of music, useful for musicians of all levels of knowledge and theoretical study of music, and computer science, contributing to the development of musical structures encodings and the construction of innovative neural network architectures. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | pt_BR |
dc.subject | Teoria musical | pt_BR |
dc.subject | Sistemas tutoriais inteligentes | pt_BR |
dc.subject | Desempenho - Avaliação | pt_BR |
dc.subject | Redes neurais (Computação) | pt_BR |
dc.subject | Music theory | pt_BR |
dc.subject | Intelligent tutoring systems | pt_BR |
dc.subject | Performance - Evaluation | pt_BR |
dc.subject | Neural networks (Computer science) | pt_BR |
dc.title | Redes neurais artificiais para geração de acordes em melodias musicais | pt_BR |
dc.title.alternative | Artificial neural networks for chord generation in musical melodies | pt_BR |
dc.type | masterThesis | pt_BR |
dc.description.resumo | Harmonia pode ser definida como a arte de unir conjuntos de sons musicais com objetivo de emoldurar uma melodia. E como em toda arte, é necessário tempo, dedicação, estudo e experiência para que seja possível elaborar harmonias musicais coerentes, uma tarefa complexa para iniciantes. Para tanto, um sistema capaz de automatizar este processo é de grande valia no auxílio de estudantes de harmonia e composição, tanto novatos quanto experientes, uma vez que podem encontrar novas formas de construir estruturas musicais. A literatura apresenta diversas alternativas de solução como métodos computacionais baseados em regras usando algoritmos evolutivos e também aplicando Redes Neurais Artificiais. Trabalhos que empregaram Redes LSTM Bidirecionais a partir de dados simbólicos de melodias padronizadas, atingiram resultados consideráveis levando em conta a quantidade de classes possíveis. Não obstante, este trabalho propõe novas abordagens ao problema de harmonização musical automática, com alvo em resultados que sejam mais precisos que os encontrados na literatura e diversificados mediante a harmonias preexistentes, além de apresentar uma nova forma de representação musical usando imagens, e uma arquitetura inovadora denominada Sistema Harmonizador Inteligente. Sendo assim, uma melodia descrita em formato simbólico é processada para servir como entrada ao sistema, que consiste de uma Rede Neural Convolucional, treinada com base em dados de melodias e harmonias originais. Deste modo, tem-se na saída uma harmonia que esteja dentro dos objetivos propostos. A análise dos resultados deu-se com uso de instrumentos estatísticos, que mostraram taxas razoáveis de acerto, acima do que encontrado na literatura, estabelecendo um novo marco. O sistema resultante apresenta vantagens tanto para o campo da música, com utilidade para músicos de todos níveis de conhecimento e também ao estudo teórico da música, quanto para a ciência da computação, contribuindo com o desenvolvimento de codificações de estruturas musicais e a construção de arquiteturas de Redes Neurais inovadoras. | pt_BR |
dc.degree.local | Ponta Grossa | pt_BR |
dc.publisher.local | Ponta Grossa | pt_BR |
dc.creator.ID | https://orcid.org/0000-0002-4314-6697 | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/8890492090241097 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Siqueira, Hugo Valadares | - |
dc.contributor.advisor1ID | https://orcid.org/0000-0002-1278-4602 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6904980376005290 | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 | Martins, Marcella Scoczynski Ribeiro | - |
dc.contributor.advisor-co1ID | https://orcid.org/0000-0002-5716-4968 | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5212122361603572 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Siqueira, Hugo Valadares | - |
dc.contributor.referee1ID | https://orcid.org/0000-0002-1278-4602 | pt_BR |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6904980376005290 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Barros Filho, Allan Kardec Duailibe | - |
dc.contributor.referee2ID | https://orcid.org/0000-0002-1654-0955 | pt_BR |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/0492330410079141 | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Schemberger, Elder Elisandro | - |
dc.contributor.referee3ID | http://lattes.cnpq.br/4964026084061161 | pt_BR |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/4964026084061161 | pt_BR |
dc.contributor.referee4 | Morais, Erikson Freitas de | - |
dc.contributor.referee4ID | https://orcid.org/0000-0002-0845-7457 | pt_BR |
dc.contributor.referee4Lattes | http://lattes.cnpq.br/1716165820460791 | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação | pt_BR |
dc.publisher.initials | UTFPR | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
dc.subject.capes | Engenharia/Tecnologia/Gestão | pt_BR |
Aparece nas coleções: | PG - Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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