Generación de componentes para la creación y evaluación de poemas musicales: módulo de componentes para la generación musical

Abstract

El presente trabajo consta del diseño e implementación de un sistema de generación musical basado en técnicas utilizadas en el campo de la Inteligencia Artificial. Este TFG se engloba dentro de un proyecto mayor en el que se generan música para poemas también autogenerados y se lleva a cabo un estudio posterior de su empaste. Los módulos pertenecientes a las secciones de generación de poemas y evaluación del empaste, fueron presentados por Mª Luisa Quiroga y Carlos Martín Testillano en un TFG anterior el año 2018-2019 bajo el título "Generación de componentes para la creación y evaluación de poemas musicales". La composición musical ha sido un campo de investigación que se ha enfocado desde diferentes ángulos. Desde la propia teoría musical, hasta la psicología, han estudiado la evolución y el efecto de la música y sus patrones compositivos. En este trabajo, se quiere dar un enfoque diferente a la composición musical y, ya que ésta ha estado siempre vinculada a un factor humano, durante el transcurso del documento hablaremos de "generación musical 2 no de composición musical". Esta razón se debe a que al no haber una persona que sea directamente partícipe en el proceso compositivo, ni que tome decisiones activamente, se pasa a considerar que las canciones surgidas son generadas y no compuestas. El sistema, por tanto, es un sistema capaz de estudiar los patrones compositivos de las melodías que le son facilitadas. Dicho estudio permite la generación osterior de una melodía completamente nueva e independiente de las canciones facilitadas pero manteniendo algunas de sus características a partir de su aprendizaje. Durante el desarrollo del proyecto se han estudiado y probado diferentes técnicas y métodos de Inteligencia Artificial relacionados con la generación musical y se han evaluado los resultados de las técnicas utilizadas atendiendo a diferentes criterios. Adicionalmente, se ha estudiado la posibilidad de recrear técnicas compositivas clásicas.

The present work it is focused on the design and implementation of a music generation system based on techniques used in the Artificial Intelligence field. This TFG is embedded on a larger project designed to generate music to accompany, also generated, poems. A study of their matching is also performed. The modules in charge of generating the poems and studing their matching with the generated music, are covered in another TFG developed by Ma Luisa Quiroga and Carlos Martín Testillano on the preceding year. This work was titled «Generación de componentes para la creación y evaluación de poemas musicales». Music composition has been a field of research that has been approached from very different prospectives. From music theory, upto psicology have studied the evolution and effect of music and its composition patterns. In this project, a different approach has been taken and, due to the fact that music composition has always been formed by a human component, during the development of the project we will refer to "music generation"rather than "music composition". The reason for it is because, as no person is involved during the generation process, we will consider the resulting pieces generated and not composed. The resulting system is, therefore, a system capable of studying the composition patterns followed by given melodies. This study allows the later generation to come up with a brand new piece, but maintaining some of the characteristics found on the input song throughout its learning. During the development of the project, two main techniques have beenstudied for music generation: Markov Chains and Neural Networks. A posterior evaluation of the resulting pieces generated with both techniques has been performed. Furthermore, along with the generation of the music, some techniques found in music composition have been recreated using technology to give pieces a higher degree of musicality.