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http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/2166
Título: | Música evolutiva : uma abordagem computacional para composição algorítmica. |
Título(s) alternativo(s): | Evolutionary music : a computational approach for algorithmic composition. |
Autor(es): | Freitas, Alan Robert Resende de |
Orientador(es): | Guimarães, Frederico Gadelha |
Palavras-chave: | Composição musical por computador Algoritimos genéricos Inteligência artificial - inteligência computacional Inteligência artificial - computação evolucionária |
Data do documento: | 2011 |
Editora / Evento / Instituição: | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto. |
Referência: | FREITAS, A. R. R. de. Música evolutiva : uma abordagem computacional para composição algorítmica. 2011. 158 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2011. |
Resumo: | Este trabalho descreve uma abordagem para composição algorítmica baseada em algoritmos genéticos. São desenvolvidos dois módulos principais, que são os geradores melódico e harmônico. Um dos maiores problemas quando se usa algoritmos genéticos para evoluir melodias é criar uma medida esteticamente consciente de fitness. Neste trabalho, descreve-se uma nova abordagem com uma medida mínima de fitness na qual um conjunto de boas melodias é retornado no fim do processo. Logo depois, uma abordagem multiobjetivo é usada para harmonização da melodia. O algoritmo evolucionário multiobjetivo define mudanças de acordes com diferentes graus de simplicidade e dis- sonância. Experimentos foram feitos e comparados a julgamento humano dos resultados. As descobertas sugerem ser possível desenvolver funções de fitness que refletem intenções humanas para música. |
Resumo em outra língua: | This work describes an approach for algorithmic composition based on genetic algorithms. Two main modules are described, which are the melodic and harmonic generators. One of the greatest problems when using genetic algorithms to evolve melodies is creating an aesthetically conscious measure of fitness. In this work, we describe a new approach with a minimum measure of fitness in which a set of good melodies is returned at the end of the process. Afterwards, a multiobjective approach is used for melody harmonization. This multiobjective evolutionary algorithm defines chord changes with di↵ering degrees of simplicity and dissonance. Experiments were held and compared to human judgment of the results. The findings suggest that it is possible to devise fitness functions which reflect human intentions for music. |
URI: | http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/2166 |
Aparece nas coleções: | PPGCC - Mestrado (Dissertações) |
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