GERAÇÃO DE MÚSICA COM APRENDIZADO DE MÁQUINA

RESUMO – 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 e...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Joel Alexandre de Sá Júnior, Mário Augusto Pazoti, Leandro Luiz de Almeida, Francisco Assis da Silva, Danillo Roberto Pereira
Format: Article
Language:Portuguese
Published: Universidade do Oeste Paulista 2019-07-01
Series:Colloquium Exactarum
Subjects:
Online Access:http://journal.unoeste.br/index.php/ce/article/view/3170
Description
Summary:RESUMO – 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.
ISSN:2178-8332