Construção de modelo de geração de música com Deep Learning

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dc.contributor.advisorAyres, Fábio Josépt_BR
dc.contributor.authorEller, Vinicius Grando
dc.coverage.cidadeSão Paulopt_BR
dc.coverage.paisBrasilpt_BR
dc.creatorEller, Vinicius Grando
dc.date.accessioned2023-03-18T23:43:54Z
dc.date.available2023-03-18T23:43:54Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractUm 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.pt_BR
dc.description.otherA challenge that some composers deal with in their careers is the creative process to start a melody. Through Deep Learning, this project aims to build a model that can generate music, from a database composed by a specific rhythm, enabling a possible solution to the problem of composers. For that purpose, the study article presents the fundamental about music theory, to understand the possible ways to represent and save digital audio files, causing the use of MIDI files and its conversion to piano roll representation, easily vectorized. The study has its foundations in two databases of different music styles, one composed of music from the video game Gameboy, while the other database is restricted only to a single classical music composer, Johann Sebastian Bach. Since there are several models capable of generate music and this is study is not a resume, the analysis will be done using only two classes of autoencoders networks: stacked and variational, in addition, a convolutional neural network model will be developed as well. The conclusion proves that it is possible to generate songs with logic musical theory background, also being nice to listen. Therefore, in the future the technology can be used to innovate the musical field, through the creation of new compositions or by helping composers in difficult moments of the creativity process.pt_BR
dc.format.mediumDigitalpt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/5406
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseTODOS OS DOCUMENTOS DESTA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM.pt_BR
dc.subjectautoencoderpt_BR
dc.subjectAprendizado Profundopt_BR
dc.subjectMIDIpt_BR
dc.subjectgeração de músicapt_BR
dc.subjectpiano rollpt_BR
dc.subject.keywordsautoencoderspt_BR
dc.subject.keywordsDeep Learningpt_BR
dc.subject.keywordsMIDIpt_BR
dc.subject.keywordsmusic generationpt_BR
dc.subject.keywordspiano rollpt_BR
dc.titleConstrução de modelo de geração de música com Deep Learningpt_BR
dc.typereport
dspace.entity.typePublication
local.subject.cnpqCiências Sociais Aplicadaspt_BR
local.typeRelatório de Iniciação Científicapt_BR
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