GERAÇÃO DE MÚSICA COM APRENDIZADO DE MÁQUINA

Joel Alexandre de Sá Júnior; Mário Augusto Pazoti; Leandro Luiz de Almeida; Francisco Assis da Silva; Danillo Roberto Pereira

GERAÇÃO DE MÚSICA COM APRENDIZADO DE MÁQUINA

Autores

Joel Alexandre de Sá Júnior Universidade do Oeste Paulista - Unoeste
Mário Augusto Pazoti Universidade do Oeste Paulista - Unoeste
Leandro Luiz de Almeida Universidade do Oeste Paulista - Unoeste
Francisco Assis da Silva Universidade do Oeste Paulista - Unoeste
Danillo Roberto Pereira Faculdade de Informática de Presidente Prudente (FIPP) – Unoeste

Palavras-chave:

Aprendizado de máquina, Música, Magenta, Redes Neurais, LSTM

Resumo

RESUMO – Aprendizado de máquina é um conceito que tem sido parte do dia-a-dia, sendo utilizado em aplicações como redes sociais, comércio digital, assistentes em telefones celulares, entre outras. Na área da música ele pode ser utilizado para inspirar compositores, produzir música inspirada em um estilo específico, ou gerar música em tempo real para jogos ou aplicações de RV. Este artigo irá avaliar a habilidade de uma rede neural de gerar resultados satisfatórios na área da música, utilizando a biblioteca Magenta, um conjunto de ferramentas para o uso de aprendizado de máquina em aplicações artísticas. As músicas são geradas baseadas em um dataset de composições de Bach e verificadas proceduralmente para plágio, comparando os resultados obtidos com o dataset.

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Biografia do Autor

Danillo Roberto Pereira, Faculdade de Informática de Presidente Prudente (FIPP) – Unoeste

Possui graduação em Ciência da Computação pela FCT-UNESP (2006) ; mestrado em Ciência da Computação pela UNICAMP (2009); e doutorado pela UNICAMP. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Geometria Computacional, Computação Gráfica e Visão Computacional. lattes.cnpq.br/0122307432250869

Referências

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Publicado

2019-07-31

Edição

v. 11 n. 2 (2019): Colloquium Exactarum, Vol.11 N.2

Seção

Artigo Científico Original

Como Citar

GERAÇÃO DE MÚSICA COM APRENDIZADO DE MÁQUINA. (2019). Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 11(2), 56-65. https://journal.unoeste.br/index.php/ce/article/view/3170

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