Construção de modelo de geração de música com Deep Learning
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Autores
Orientador
Ayres, Fábio José
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Tipo de documento
Relatório de Iniciação Científica
Data
2022
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Resumo
Um desafio que compositores enfrentam em suas carreiras, é o processo criativo para
iniciar uma obra. Por meio de aprendizado profundo, este projeto tem como objetivo
construir um modelo que seja capaz de gerar músicas, a partir de uma base de dados
composta por um ritmo específico, possibilitando uma solução para o problema dos
compositores. Com este propósito, o trabalho apresenta o necessário sobre teoria
musical, para o fácil entendimento dos possíveis formatos de armazenamento e
representação de arquivos digitais de áudio, o que resulta no uso do formato MIDI e
sua conversão para a representação piano roll, que é facilmente vetorizada. O estudo
tem sua fundação em duas bases de dados de estilos diferentes, uma composta por
músicas do videogame gameboy, enquanto a outra base de dados é integralmente de
músicas clássicas de um único compositor, Johann Sebastian Bach. Como existem
diversos modelos que podem gerar música e o objetivo não é realizar um resumo, a
análise será feita utilizando apenas duas classes diferentes de autoencoders: stacked
e variational, além de desenvolver um modelo baseado em redes convolucionais. O
encerramento do estudo comprova que é possível gerar musicais que respeitam a
teoria musical, também sendo agradáveis ao ouvido humano. Sendo assim, a
tecnologia pode ser futuramente utilizada para inovar o ramo musical, por meio da
criação de novas obras ou pela quebra de momentos de dificuldade no processo
criativo de um compositor.
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Idioma
Português
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