Автоматизация поп-музыки - Pop music automation

Автоматизация поп-музыки это область исследований среди музыкантов и компьютерных ученых с целью создания успешных поп-музыка алгоритмически. Часто это основано на предположении, что поп-музыка особенно шаблонна, неизменна и проста в сочинении. Идея автоматизации поп-музыки музыкальная композиция связано со многими идеями в алгоритмическая музыка, Искусственный интеллект (AI) и вычислительное творчество.

Обзор: автоматизация в музыке

Алгоритмы (или, по крайней мере, формальные наборы правил) веками использовались для сочинения музыки; процедуры, используемые для построения голосовых подсказок в контрапункт, например, часто может быть сведена к алгоритмической определенности. Однако сейчас этот термин обычно используется для обозначения формальных процедур создания музыки без вмешательства человека.

Существует программное обеспечение для автоматизации классической музыки, которое генерирует музыку в стиле Моцарт и Бах и джаз. В частности, Дэвид Коуп[1] написал программную систему под названием «Эксперименты в области музыкального интеллекта» (или «EMI»), которая способна анализировать и обобщать существующую музыку человеческого композитора для создания новых музыкальных композиций в том же стиле. Продукция EMI достаточно убедительна, чтобы убедить слушателей в том, что ее музыка создана людьми с высоким уровнем компетентности.

Исследования творчества в джазе сосредоточены на процессе импровизация и когнитивные требования, которые это предъявляет к музыкальному агенту: рассуждения о времени, запоминание и осмысление того, что уже было сыграно, и предварительное планирование того, что может быть сыграно дальше.

Автоматизация поп-музыки неизбежно связана с Анализ поп-музыки.

Проекты автоматизации поп-музыки могут включать в себя, помимо прочего, идеи по созданию мелодий и развитию песен, генерации или совершенствованию вокала, автоматическому сопровождению и составлению текста.

Автоматическое сопровождение

Существуют системы, которые автоматически выбирают аккорды для сопровождения вокальной мелодии в реальном времени. Пользователь без музыкального опыта может создать песню с инструментальным сопровождением, просто спев в микрофон. Примером может служить проект Microsoft Research под названием Songsmith,[2] который тренирует Скрытая марковская модель использует музыкальную базу данных и использует эту модель для выбора аккордов для новых мелодий.

Генерация мелодии

Автоматическая генерация мелодии часто выполняется с помощью Цепь Маркова, состояния системы становятся значениями ноты или высоты тона, а вектор вероятности для каждой ноты составляется матрица переходной вероятности (см. ниже). Создан алгоритм для создания и вывода значений нот на основе весов матрицы перехода, которые могут быть MIDI значения нот, частота (Гц ) или любой другой желаемый показатель.

Матрица 1-го порядка
ПримечаниеАC #Eb
А0.10.60.3
C #0.250.050.7
Eb0.70.30
Матрица 2-го порядка
ПримечаниеАDг
AA0.180.60.22
ОБЪЯВЛЕНИЕ0.50.50
AG0.150.750.1
DD001
DA0.2500.75
DG0.90.10
GG0.40.40.2
GA0.50.250.25
GD100

Марковскую цепь второго порядка можно ввести, рассматривая текущее состояние и также предыдущее состояние, как указано во второй таблице. Выше, пЦепочки-го порядка имеют тенденцию «группировать» отдельные ноты вместе, иногда «разрываясь» на другие паттерны и последовательности. Эти цепочки более высокого порядка, как правило, дают результаты с чувством фразовый структура, а не «бесцельное блуждание», производимое системой первого порядка.[3]

Лирическая композиция

Программное обеспечение для автоматического создания текстов песен может принимать такие формы, как:

  • Выбор слов в соответствии с их ритмом

Система Tra-la-Lyrics[4] производит текст песни на португальском языке для данной мелодии. Это не только включает сопоставление каждого слога слова с нотой в мелодии, но также сопоставление ударения слова с сильными ударами мелодии.

  • Анализ существующей поп-музыки (например, на предмет содержания или выбора слов)

Это включает обработка естественного языка Пабло Гервас[5] разработал примечательную систему под названием ASPERA, в которой используется аргументация по делу (CBR) подход к созданию поэтических формулировок заданного входного текста через композицию поэтических фрагментов, извлеченных из базы существующих стихотворений. Каждый фрагмент стихотворения в базе case-base ASPERA аннотируется строкой прозы, которая выражает значение фрагмента, и эта строка текста используется в качестве ключа поиска для каждого фрагмента. Метрический Затем правила используются для объединения этих фрагментов в хорошо сформированную поэтическую структуру.

Такие программы, как СКАЗКА-СПИН[6] и МИНСТРЕЛ[7] Система представляет собой комплексную разработку этого базового подхода, выделяя диапазон целей на уровне персонажа в рассказе от диапазона целей на уровне автора рассказа. Такие системы, как BRUTUS Брингсьорда[8] может создавать истории со сложными межличностными темами, такими как предательство.
Системы генерации метафор онлайн, такие как «Сардоникус» или «Аристотель»[9] может предлагать лексические метафоры для данной описательной цели (например, чтобы описать супермодель как худощавую, предлагаются исходные термины «карандаш», «хлыст», «гончая», «веревка», «насекомое-палочка» и «змея») .

  • Свободное объединение сгруппированных слов

Использование языковой базы данных (например, Wordnet ) можно создавать размышления на тему, которые могут быть грамматически слабыми, но все же разумными. Посмотрите такие проекты, как Flowerewolf автоматический генератор стихов или Дада двигатель.

Программного обеспечения

Более-менее бесплатно

Коммерческий

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Коп, Дэвид (2006), Компьютерные модели музыкального творчества, Кембридж, Массачусетс: MIT Press
  2. ^ [1] и [2]
  3. ^ Curtis Roads (редактор) (1996), Учебник компьютерной музыки, MIT Press, ISBN  0-262-18158-4CS1 maint: дополнительный текст: список авторов (ссылка на сайт)
  4. ^ Гонсало Оливейра, Уго; и другие. (2007), Tra-la-lyrics: подход к созданию текста на основе ритма, Труды 4-го Международного совместного семинара по вычислительному творчеству, стр. 47–55, Лондон, Великобритания (июнь 2007 г.)
  5. ^ Гервас, Пабло (2001), Экспертная система для составления формальной испанской поэзии, Journal of Knowledge-Based Systems 14 (3-4) стр. 181–188.
  6. ^ Михан, Джеймс (1981), СКАЗКА-СПИН, Шенк, Р. К. и Рисбек, К. К. (ред.), Внутреннее понимание компьютера: пять программ плюс миниатюры. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates
  7. ^ Тернер, С. (1994), Творческий процесс: компьютерная модель повествования, Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates
  8. ^ Брингсйорд, С., Ферруччи, Д. А. (2000), Искусственный интеллект и литературное творчество. Внутри разума БРУТА, рассказывающей машины., Хиллсдейл, штат Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates
  9. ^ Вил, Тони, Хао, Янфэнь (2007), Понимание и создание подходящих метафор: веб-подход к образному языку на основе прецедентов, Труды AAAI 2007, 22-й конференции AAAI по искусственному интеллекту. Ванкувер, Канада