Geração de músicas polifônicas utilizando redes neurais artificais

Pedro Henrique Rodrigues Mendes, William R. Malvezzi

Resumo


Música é um elemento importante e discreto na vida em sociedade e que possui alcance e relevância em âmbitos social, cultural e econômico na raça humana, está presente desde a pré-história até os dias atuais em uma relação quase simbiótica com a tecnologia, atualmente é possível consumir qualquer estilo ou artista de música em qualquer lugar com suporte das tecnologias de streaming e smartphones. A produção de materiais audiovisuais é considerada uma indústria bilionária, o mercado competitivo da música impulsiona a evolução de processos e ferramentas. Com os recentes avanços no campo da Inteligência Artificial, portanto, os sistemas inteligentes estão cada vez mais dominando com êxito atividades consideradas complexas, dentre eles estão os de visão computacional (VC) e também de processamento de linguagem natural (PLN). O estudo visa mesclar essas novas técnicas de inteligência computacional, como as Redes Neurais Artificiais e Aprendizado Profundo, com o campo da música com afim de inferir novas músicas do gênero brasileiro Bossa Nova a partir de um modelo preditivo. Para possibilitar essa síntese de músicas, será resgatado e aplicado conhecimento de estudos pregressos na geração de músicas afim selecionar o ideal no gênero proposto com base no método quali-quantitativo, avaliando métricas de treinamento dos modelos e a qualidade das amostras geradas em atributos referentes a música. É estimado que ao fim do projeto realize um enriquecimento cultural brasileiro ao envolver a bossa nova como foco, e também criar precedentes para existência de ferramentas de geração de músicas com o objetivo de auxiliar músicos em âmbito de inspiração em processos de composições autorais ou na criação ligeira de samples para materiais audiovisuais.

Palavras-chave


Inteligência Artificial. Redes Neurais Artificiais (RNA). Aprendizado Profundo. Música. Bossa Nova.

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DOI: https://doi.org/10.5102/pic.n0.2019.7437

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