Redes neurais para improviso musical interativo

Abstract

O improviso musical, às vezes definido como Composição Instantânea, é parte quase imprescindível à maioria dos processos de criação musical. Apesar de novos modelos de Aprendizado de Máquina permitem a síntese de música com estrutura elaborada, o improviso musical humano-máquina permanece um desafio longevo. Os sistemas desenvolvidos para criação musical automatizada possuem limitações que restringem seu uso a casos específicos, e nenhum permite o uso de modelos diferentes para geração de improviso em cenários dinâmicos. Por não haver uma quantificação padrão de qualidade musical, é difícil avaliar resultados de modelos de improviso. Além disso, ainda não existe um consenso com relação a métricas de avaliação, avaliações objetivas são escassas e há poucas comparações entre modelos distintos. Estudando os sistemas de geração musical encontrados na literatura e suas limitações, esse trabalho propõe o conceito de um Sistema de Geração DinâmicaMusical,classedesistemasquepermitemageraçãoautomatizadadeimproviso. Esse trabalho define as características primárias de sistemas dessa classe e propõe uma nova arquitetura com menos limitações. A abordagem proposta baseia-se na adaptação de algoritmos de Modelagem de Sequência para geração dinâmica, permitindo incorporar à geração de improviso os avanços recentes em composição musical baseada em Aprendizado de Máquina. Para validar essa adaptação, o trabalho emprega o estado da arte em avaliação de geração musical, estendendo a metodologia avaliativa proposta para incluir parâmetros novos, específicos à geração dinâmica. Tomando como base Modelos de Sequência voltados à geração estática de música, compara-se os resultados obtidos entre suas versões originais e adaptadas através de duas avaliações complementares: uma quantitativa, com base em dois indicadores de distância entre métricas objetivas (OverlapeKL-Divergence) e uma qualitativa, composta de um Teste de Turing e de um estudo de preferência. Os autores validam assim a adaptação proposta, mostrando que a qualidade musical de modelos adaptados se preserva com relação a um conjunto de métricas objetivas e subjetivas. Isso constitui uma prova de conceito importante que pode servir de base a trabalhos futuros.