GERAÇÃO DE MÚSICA COM APRENDIZADO DE MÁQUINA
Colloquium Exactarum
GERAÇÃO DE MÚSICA COM APRENDIZADO DE MÁQUINA
Autor Correspondente: Mário Augusto Pazoti | [email protected]
Palavras-chave: Aprendizado de máquina, Música, Magenta, Redes Neurais, LSTM
Resumos Cadastrados
Resumo Português:
Aprendizado de máquina é um conceito que tem sido parte do dia-a-dia, sendo utilizado em aplicações como redes sociais, comércio digital, assistentes em telefones celulares, entre outras. Na área da música ele pode ser utilizado para inspirar compositores, produzir música inspirada em um estilo específico, ou gerar música em tempo real para jogos ou aplicações de RV. Este artigo irá avaliar a habilidade de uma rede neural de gerar resultados satisfatórios na área da música, utilizando a biblioteca Magenta, um conjunto de ferramentas para o uso de aprendizado de máquina em aplicações artísticas. As músicas são geradas baseadas em um dataset de composições de Bach e verificadas proceduralmente para plágio, comparando os resultados obtidos com o dataset.
Resumo Inglês:
Machine learning is a concept that has been a part of the day-to-day life, being used in applications like social networks, e-commerce, smartphone assistants, among others. In the music area it can be used to inspire composers, produce music based on a specific style or generate music in real time for games or VR applications. This article will evaluate the ability of a neural network to generate satisfactory results in the music area, using Magenta libraries, a toolkit for the use of machine learning in artistic applications. The songs are generated based on a dataset of Bach compositions and procedurally checked for plagiarism, comparing the obtained results to the dataset.
