Harmonização musical automática baseada em redes neurais artificiais
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
Texto Completo: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15792 |
Resumo: | Em termos musicais, harmonia define-se como a arte de combinar diversas notas musicais simultaneamente de forma a criar um som coerente aos ouvidos humanos, com objetivo de acompanhar, emoldurar e preencher. Todavia, a elaboração de uma harmonia para determinada melodia não é uma tarefa trivial, uma vez que requer conhecimento e experiência musical, além de intenso estudo da área de teoria musical, algo que demanda tempo, podendo até levar anos para alcançar habilidades razoáveis. Sendo assim, faz-se benéfico e proveitoso o desenvolvimento de um sistema capaz de harmonizar automaticamente melodias. Esforços e tentativas vêm sendo realizadas na solução do problema de harmonias, conforme o método proposto por Koops, Magalhães e Haas (2013), o qual gera acordes para cada nota de uma melodia dada e seleciona a melhor sequência, combinando-a à melodia de entrada em um único arquivo de saída. No presente projeto, foi proposta a construção de uma ferramenta para a harmonização de melodias predefinidas usando técnicas de inteligência artificial para obter resultados que sejam realistas, coerentes com as regras da teoria da harmonia e que apresentem diversidade. Dessarte, uma melodia definida com dados musicais simbólicos e devidamente processada serve de entrada para uma rede neural artificial que gera para esta acordes, tendo sido treinada com base em um banco de dados de músicas contendo melodia e harmonia. A saída do sistema é a sequência de acordes a ser aplicada à melodia. Em virtude da complexidade de obtenção e análise de resultados, testes quantitativos e qualitativos foram realizados, utilizando desde medidas de performance calculadas a partir de matrizes de confusão até pesquisa de enquete online com exposição da opinião de participantes voluntários anônimos. Ao final, pode-se concluir que o sistema foi capaz de gerar harmonias alinhadas com os objetivos. |
id |
UTFPR-12_3ee55aaaa9a1c223af4cb1e3667b348c |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/15792 |
network_acronym_str |
UTFPR-12 |
network_name_str |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
repository_id_str |
|
spelling |
2020-11-19T13:01:18Z2020-11-19T13:01:18Z2019-11-27COSTA, Lucas Francesco Piccioni. Harmonização musical automática baseada em redes neurais artificiais. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2019.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15792Em termos musicais, harmonia define-se como a arte de combinar diversas notas musicais simultaneamente de forma a criar um som coerente aos ouvidos humanos, com objetivo de acompanhar, emoldurar e preencher. Todavia, a elaboração de uma harmonia para determinada melodia não é uma tarefa trivial, uma vez que requer conhecimento e experiência musical, além de intenso estudo da área de teoria musical, algo que demanda tempo, podendo até levar anos para alcançar habilidades razoáveis. Sendo assim, faz-se benéfico e proveitoso o desenvolvimento de um sistema capaz de harmonizar automaticamente melodias. Esforços e tentativas vêm sendo realizadas na solução do problema de harmonias, conforme o método proposto por Koops, Magalhães e Haas (2013), o qual gera acordes para cada nota de uma melodia dada e seleciona a melhor sequência, combinando-a à melodia de entrada em um único arquivo de saída. No presente projeto, foi proposta a construção de uma ferramenta para a harmonização de melodias predefinidas usando técnicas de inteligência artificial para obter resultados que sejam realistas, coerentes com as regras da teoria da harmonia e que apresentem diversidade. Dessarte, uma melodia definida com dados musicais simbólicos e devidamente processada serve de entrada para uma rede neural artificial que gera para esta acordes, tendo sido treinada com base em um banco de dados de músicas contendo melodia e harmonia. A saída do sistema é a sequência de acordes a ser aplicada à melodia. Em virtude da complexidade de obtenção e análise de resultados, testes quantitativos e qualitativos foram realizados, utilizando desde medidas de performance calculadas a partir de matrizes de confusão até pesquisa de enquete online com exposição da opinião de participantes voluntários anônimos. Ao final, pode-se concluir que o sistema foi capaz de gerar harmonias alinhadas com os objetivos.In musical terms, harmony is defined as the art of combining several musical notes simultaneously to create a coherent sound to human ears, with the purpose of accompanying, framing and filling. However, the elaboration of a harmony for a particular melody is not a trivial task, since it requires music knowledge and experience, as well as intense study of music theory, which takes time and may even take years to reach reasonable skills. Thus, the development of a system capable of automatically harmonizing melodies is beneficial. Efforts and attempts have been made in solving the harmonization problem, as shown in the method proposed by Koops, Magalhães e Haas (2013), which generates chords for each note of a given melody and selects the best sequence by matching it to the input melody in one. single output file. In the present project, it was proposed to build a tool for the harmonization of predefined melodies, using artificial intelligence techniques with results that are realistic, consistent with harmony theory rules and in order to present diversity. Thus, a melody defined with symbolic and properly processed musical data serves as input to an artificial neural network generating for this chords, having been trained based on a music database containing melody and harmony. The system output is the chord sequence to be applied to the melody. Due to the complexity of obtaining and analyzing results, quantitative and qualitative tests were performed, using from performance measures calculated from confusion matrices to online polling with anonymous volunteer participants opinion. In the end, it can be concluded that the system was able to generate harmonies aligned with the objectives.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáToledoEngenharia de ComputaçãoUTFPRBrasilEngenharia de ComputaçãoCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOTeoria musicalSistemas especialistas (Computação)Inteligência artificialMusic theoryExpert systems (Computer science)Artificial intelligenceHarmonização musical automática baseada em redes neurais artificiaisAutomatic musical harmonization based on artificial neural networksinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisToledoCoca Salazar, Andrés EduardoCoca Salazar, Andrés EduardoPaetzold, Gustavo HenriqueMartins, Jefferson GustavoOliveira, Ricardo Tavares deCosta, Lucas Francesco Piccioniinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALharmonizacaomusicalautomatica.pdfapplication/pdf7975043http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/15792/1/harmonizacaomusicalautomatica.pdf0db08a76b3c125c963f51da36fec7eb9MD51LICENSElicense.txttext/plain1290http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/15792/2/license.txtb9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95bMD52TEXTharmonizacaomusicalautomatica.pdf.txtExtracted texttext/plain136701http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/15792/3/harmonizacaomusicalautomatica.pdf.txt1b27c30b634651b77863cb9440d8bdf3MD53THUMBNAILharmonizacaomusicalautomatica.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1257http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/15792/4/harmonizacaomusicalautomatica.pdf.jpg77505fde759302dbd197d655ea0212d3MD541/157922020-11-19 11:01:18.54oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/15792TmEgcXVhbGlkYWRlIGRlIHRpdHVsYXIgZG9zIGRpcmVpdG9zIGRlIGF1dG9yIGRhIHB1YmxpY2HDp8OjbywgYXV0b3Jpem8gYSBVVEZQUiBhIHZlaWN1bGFyLCAKYXRyYXbDqXMgZG8gUG9ydGFsIGRlIEluZm9ybWHDp8OjbyBlbSBBY2Vzc28gQWJlcnRvIChQSUFBKSBlIGRvcyBDYXTDoWxvZ29zIGRhcyBCaWJsaW90ZWNhcyAKZGVzdGEgSW5zdGl0dWnDp8Ojbywgc2VtIHJlc3NhcmNpbWVudG8gZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzLCBkZSBhY29yZG8gY29tIGEgTGVpIG5vIDkuNjEwLzk4LCAKbyB0ZXh0byBkZXN0YSBvYnJhLCBvYnNlcnZhbmRvIGFzIGNvbmRpw6fDtWVzIGRlIGRpc3BvbmliaWxpemHDp8OjbyByZWdpc3RyYWRhcyBubyBpdGVtIDQgZG8gCuKAnFRlcm1vIGRlIEF1dG9yaXphw6fDo28gcGFyYSBQdWJsaWNhw6fDo28gZGUgVHJhYmFsaG9zIGRlIENvbmNsdXPDo28gZGUgQ3Vyc28gZGUgR3JhZHVhw6fDo28gZSAKRXNwZWNpYWxpemHDp8OjbywgRGlzc2VydGHDp8O1ZXMgZSBUZXNlcyBubyBQb3J0YWwgZGUgSW5mb3JtYcOnw6NvIGUgbm9zIENhdMOhbG9nb3MgRWxldHLDtG5pY29zIGRvIApTaXN0ZW1hIGRlIEJpYmxpb3RlY2FzIGRhIFVURlBS4oCdLCBwYXJhIGZpbnMgZGUgbGVpdHVyYSwgaW1wcmVzc8OjbyBlL291IGRvd25sb2FkLCB2aXNhbmRvIGEgCmRpdnVsZ2HDp8OjbyBkYSBwcm9kdcOnw6NvIGNpZW50w61maWNhIGJyYXNpbGVpcmEuCgogIEFzIHZpYXMgb3JpZ2luYWlzIGUgYXNzaW5hZGFzIHBlbG8ocykgYXV0b3IoZXMpIGRvIOKAnFRlcm1vIGRlIEF1dG9yaXphw6fDo28gcGFyYSBQdWJsaWNhw6fDo28gZGUgClRyYWJhbGhvcyBkZSBDb25jbHVzw6NvIGRlIEN1cnNvIGRlIEdyYWR1YcOnw6NvIGUgRXNwZWNpYWxpemHDp8OjbywgRGlzc2VydGHDp8O1ZXMgZSBUZXNlcyBubyBQb3J0YWwgCmRlIEluZm9ybWHDp8OjbyBlIG5vcyBDYXTDoWxvZ29zIEVsZXRyw7RuaWNvcyBkbyBTaXN0ZW1hIGRlIEJpYmxpb3RlY2FzIGRhIFVURlBS4oCdIGUgZGEg4oCcRGVjbGFyYcOnw6NvIApkZSBBdXRvcmlh4oCdIGVuY29udHJhbS1zZSBhcnF1aXZhZGFzIG5hIEJpYmxpb3RlY2EgZG8gQ8OibXB1cyBubyBxdWFsIG8gdHJhYmFsaG8gZm9pIGRlZmVuZGlkby4gCk5vIGNhc28gZGUgcHVibGljYcOnw7VlcyBkZSBhdXRvcmlhIGNvbGV0aXZhIGUgbXVsdGljw6JtcHVzLCBvcyBkb2N1bWVudG9zIGZpY2Fyw6NvIHNvYiBndWFyZGEgZGEgCkJpYmxpb3RlY2EgY29tIGEgcXVhbCBvIOKAnHByaW1laXJvIGF1dG9y4oCdIHBvc3N1YSB2w61uY3Vsby4KRepositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2020-11-19T13:01:18Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Harmonização musical automática baseada em redes neurais artificiais |
dc.title.alternative.pt_BR.fl_str_mv |
Automatic musical harmonization based on artificial neural networks |
title |
Harmonização musical automática baseada em redes neurais artificiais |
spellingShingle |
Harmonização musical automática baseada em redes neurais artificiais Costa, Lucas Francesco Piccioni CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO Teoria musical Sistemas especialistas (Computação) Inteligência artificial Music theory Expert systems (Computer science) Artificial intelligence |
title_short |
Harmonização musical automática baseada em redes neurais artificiais |
title_full |
Harmonização musical automática baseada em redes neurais artificiais |
title_fullStr |
Harmonização musical automática baseada em redes neurais artificiais |
title_full_unstemmed |
Harmonização musical automática baseada em redes neurais artificiais |
title_sort |
Harmonização musical automática baseada em redes neurais artificiais |
author |
Costa, Lucas Francesco Piccioni |
author_facet |
Costa, Lucas Francesco Piccioni |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Coca Salazar, Andrés Eduardo |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Coca Salazar, Andrés Eduardo |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Paetzold, Gustavo Henrique |
dc.contributor.referee3.fl_str_mv |
Martins, Jefferson Gustavo |
dc.contributor.referee4.fl_str_mv |
Oliveira, Ricardo Tavares de |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Costa, Lucas Francesco Piccioni |
contributor_str_mv |
Coca Salazar, Andrés Eduardo Coca Salazar, Andrés Eduardo Paetzold, Gustavo Henrique Martins, Jefferson Gustavo Oliveira, Ricardo Tavares de |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO |
topic |
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO Teoria musical Sistemas especialistas (Computação) Inteligência artificial Music theory Expert systems (Computer science) Artificial intelligence |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Teoria musical Sistemas especialistas (Computação) Inteligência artificial Music theory Expert systems (Computer science) Artificial intelligence |
description |
Em termos musicais, harmonia define-se como a arte de combinar diversas notas musicais simultaneamente de forma a criar um som coerente aos ouvidos humanos, com objetivo de acompanhar, emoldurar e preencher. Todavia, a elaboração de uma harmonia para determinada melodia não é uma tarefa trivial, uma vez que requer conhecimento e experiência musical, além de intenso estudo da área de teoria musical, algo que demanda tempo, podendo até levar anos para alcançar habilidades razoáveis. Sendo assim, faz-se benéfico e proveitoso o desenvolvimento de um sistema capaz de harmonizar automaticamente melodias. Esforços e tentativas vêm sendo realizadas na solução do problema de harmonias, conforme o método proposto por Koops, Magalhães e Haas (2013), o qual gera acordes para cada nota de uma melodia dada e seleciona a melhor sequência, combinando-a à melodia de entrada em um único arquivo de saída. No presente projeto, foi proposta a construção de uma ferramenta para a harmonização de melodias predefinidas usando técnicas de inteligência artificial para obter resultados que sejam realistas, coerentes com as regras da teoria da harmonia e que apresentem diversidade. Dessarte, uma melodia definida com dados musicais simbólicos e devidamente processada serve de entrada para uma rede neural artificial que gera para esta acordes, tendo sido treinada com base em um banco de dados de músicas contendo melodia e harmonia. A saída do sistema é a sequência de acordes a ser aplicada à melodia. Em virtude da complexidade de obtenção e análise de resultados, testes quantitativos e qualitativos foram realizados, utilizando desde medidas de performance calculadas a partir de matrizes de confusão até pesquisa de enquete online com exposição da opinião de participantes voluntários anônimos. Ao final, pode-se concluir que o sistema foi capaz de gerar harmonias alinhadas com os objetivos. |
publishDate |
2019 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2019-11-27 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2020-11-19T13:01:18Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2020-11-19T13:01:18Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
COSTA, Lucas Francesco Piccioni. Harmonização musical automática baseada em redes neurais artificiais. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2019. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15792 |
identifier_str_mv |
COSTA, Lucas Francesco Piccioni. Harmonização musical automática baseada em redes neurais artificiais. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2019. |
url |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15792 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná Toledo |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Engenharia de Computação |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UTFPR |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Engenharia de Computação |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná Toledo |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) instacron:UTFPR |
instname_str |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) |
instacron_str |
UTFPR |
institution |
UTFPR |
reponame_str |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
collection |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/15792/1/harmonizacaomusicalautomatica.pdf http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/15792/2/license.txt http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/15792/3/harmonizacaomusicalautomatica.pdf.txt http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/15792/4/harmonizacaomusicalautomatica.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
0db08a76b3c125c963f51da36fec7eb9 b9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95b 1b27c30b634651b77863cb9440d8bdf3 77505fde759302dbd197d655ea0212d3 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1805923212382437376 |