Автоматизация поп-музыки

Автоматизация поп-музыки — это область исследования музыкантов и компьютерных ученых, целью которой является алгоритмическое создание успешной поп-музыки . Часто это основывается на предположении, что поп-музыка особенно шаблонна, неизменна и ее легко сочинять. Идея автоматизации создания поп-музыки связана со многими идеями в алгоритмической музыке , искусственном интеллекте (ИИ) и вычислительном творчестве .

История автоматизации в музыке

Алгоритмы (или, по крайней мере, формальные наборы правил) использовались для сочинения музыки на протяжении веков; процедуры, используемые для построения голосового ведения в контрапункте например, , часто могут быть сведены к алгоритмическому определителю. Однако сейчас этот термин обычно используется для использования формальных процедур для создания музыки без вмешательства человека.

Существует программное обеспечение для автоматизации классической музыки, которое генерирует музыку в стиле Моцарта , Баха и джаза . В частности, Дэвид Коуп ^[1] написал систему программного обеспечения под названием «Эксперименты в области музыкального интеллекта» (или «EMI»), которая способна анализировать и обобщать существующую музыку композитора-человека для создания новых музыкальных композиций в том же стиле. Продукция EMI достаточно убедительна, чтобы убедить слушателей в том, что ее музыка создана людьми на высоком уровне компетентности.

Исследования креативности в джазе были сосредоточены на процессе импровизации и когнитивных требованиях, которые он предъявляет музыкальному агенту: рассуждения о времени, запоминание и концептуализация того, что уже было сыграно, и заранее планирование того, что можно сыграть дальше.

С автоматизацией поп-музыки неизбежно связан анализ поп-музыки .

Проекты в области автоматизации поп-музыки могут включать, помимо прочего, идеи создания мелодий и песен, генерации или улучшения вокала, автоматического аккомпанемента и лирической композиции.

Автоматическое сопровождение

Существуют некоторые системы, которые автоматически выбирают аккорды для сопровождения вокальной мелодии в режиме реального времени. Пользователь без музыкального опыта может создать песню с инструментальным сопровождением, просто напевая в микрофон.Примером может служить исследовательский проект Microsoft под названием Songsmith. ^[2] который обучает скрытую марковскую модель с использованием музыкальной базы данных и использует еемодель для подбора аккордов для новых мелодий.

Генерация мелодии

Автоматическая генерация мелодии часто выполняется с помощью цепи Маркова , состояния системы становятся значениями нот или высоты тона, и вектор вероятности для каждой ноты строится , завершая матрицу вероятности перехода (см. ниже). Алгоритм создается для создания значений выходных нот на основе весовых коэффициентов матрицы перехода, которыми могут быть значения MIDI- нот, частота ( Гц ) или любой другой желаемый показатель.

Матрица 1-го порядка
Примечание	А	С#	Эб
А	0.1	0.6	0.3
С#	0.25	0.05	0.7
Эб	0.7	0.3	0

Матрица 2-го порядка
Примечание	А	Д	Г
АА	0.18	0.6	0.22
ОБЪЯВЛЕНИЕ	0.5	0.5	0
АГ	0.15	0.75	0.1
ДД	0	0	1
И	0.25	0	0.75
генеральный директор	0.9	0.1	0
GG	0.4	0.4	0.2
Джорджия	0.5	0.25	0.25
ГД	1	0	0

Цепь Маркова второго порядка можно ввести, рассматривая текущее состояние , а также предыдущее состояние, как указано во второй таблице. Цепочки более высокого порядка n имеют тенденцию «группировать» отдельные ноты вместе, время от времени «разрываясь» на другие паттерны и последовательности. Эти цепочки более высокого порядка имеют тенденцию генерировать результаты с ощущением фразовой структуры, а не с «бесцельным блужданием», производимым системой первого порядка. ^[3]

Лирическая композиция

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

Подбор слов по их ритму.

Система Tra-la-Lyrics ^[4] создает тексты песен на португальском языке для заданной мелодии. Это предполагает не только сопоставление каждого слога слова с нотой мелодии, но также сопоставление ударения слова с сильными долями мелодии.

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

Это включает в себя обработку естественного языка . Пабло Гервас ^[5] разработал примечательную систему под названием ASPERA, которая использует подход рассуждения на основе прецедентов (CBR) для создания поэтических формулировок заданного входного текста посредством композиции поэтических фрагментов, которые извлекаются из прецедентной базы существующих стихотворений. Каждый фрагмент стихотворения в базе регистров ASPERA аннотирован прозаической строкой, которая выражает смысл фрагмента, и эта прозаическая строка используется в качестве ключа поиска для каждого фрагмента. Затем с помощью метрических правил эти фрагменты объединяются в стройную поэтическую структуру.

Автоматическое создание аналогий или историй

Такие программы, как СКАЗКА-СПИН ^[6] и МЕНЕСТЕЛЬ ^[7] Система представляет собой сложную разработку этого базового подхода, отличающую ряд целей уровня персонажа в истории от ряда целей уровня автора истории. Такие системы, как BRUTUS Брингсйорда. ^[8] может создавать истории со сложными межличностными темами, такими как предательство. Системы онлайн-генерации метафор, такие как «Сардоник» или «Аристотель». ^[9] может предложить лексические метафоры для заданной описательной цели (например, для описания супермодели как худой предлагаются исходные термины «карандаш», «кнут», «уиппет», «веревка», «палочник» и «змея») .

Свободная ассоциация сгруппированных слов.

Используя языковую базу данных (например, Wordnet ), можно создавать размышления на тему, которая может быть слабой в грамматическом отношении, но все же иметь смысл. Посмотрите такие проекты, как автоматический генератор стихов Flowerewolf или Дада двигатель.

Программное обеспечение

Более-менее бесплатно

BreathCube от xoxos. Простое лирическое вокальное содержание создается простой музыкой.
CubeBreath от xoxos. Аудиовход воспроизводится в соответствии с музыкой.
Алгоритмическая композиция Midi Internet
infno — Бесконечный генератор электронной танцевальной музыки и синти-попа.
Алгоритмическая ловушка — генератор ловушек.

Коммерческий

Band in a box генерирует любой элемент, потенциально создает совершенно новые песни с нуля.
Музыкальная палитра — инструмент для создания мелодии
SongSmith : Автоматический аккомпанемент для вокальных мелодий
Людвиг 3.0 автоаккомпанемент, пишет аранжировки для заданных инструментов, бесконечно долго играет свои песни.
Автоматизированная система создания музыки создает музыку в самых разных стилях.

См. также

Ссылки

^ Коуп, Дэвид (2006), Компьютерные модели музыкального творчества , Кембридж, Массачусетс: MIT Press
^ [1] и [2]
^ Кертис Роудс, изд. (1996), Учебник по компьютерной музыке , MIT Press, ISBN 0-262-18158-4
^ Гонсалу Оливейра, Уго; и др. (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.)
^ Гервас, Пабло (2001), Экспертная система для составления формальной испанской поэзии , Журнал систем, основанных на знаниях, 14 (3-4), стр. 181–188.
^ Михан, Джеймс (1981), TALE-SPIN , Шэнк, Р.К. и Рисбек, К.К. (ред.), Понимание компьютера изнутри: пять программ плюс миниатюры. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates
^ Тернер, С.Р. (1994), Творческий процесс: компьютерная модель повествования , Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
^ Брингсйорд С., Ферруччи Д.А. (2000), Искусственный интеллект и литературное творчество. Внутри разума БРУТА, машины-рассказчика. , Хиллсдейл, штат Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates {{citation}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ Вил, Тони, Хао, Янфэн (2007), Понимание и генерация подходящих метафор: веб-ориентированный подход к образному языку на основе прецедентов , Материалы AAAI 2007, 22-й конференции AAAI по искусственному интеллекту. Ванкувер, Канада {{citation}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[1] Коуп, Дэвид (2006), Компьютерные модели музыкального творчества , Кембридж, Массачусетс: MIT Press

[2] [1] и [2]

[Roads-3] Кертис Роудс, изд. (1996), Учебник по компьютерной музыке , MIT Press, ISBN 0-262-18158-4

[4] Гонсалу Оливейра, Уго; и др. (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 , Журнал систем, основанных на знаниях, 14 (3-4), стр. 181–188.

[6] Михан, Джеймс (1981), TALE-SPIN , Шэнк, Р.К. и Рисбек, К.К. (ред.), Понимание компьютера изнутри: пять программ плюс миниатюры. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates

[7] Тернер, С.Р. (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, машины-рассказчика. , Хиллсдейл, штат Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates {{citation}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[9] Вил, Тони, Хао, Янфэн (2007), Понимание и генерация подходящих метафор: веб-ориентированный подход к образному языку на основе прецедентов , Материалы AAAI 2007, 22-й конференции AAAI по искусственному интеллекту. Ванкувер, Канада {{citation}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]