Emulación de estilos musicales mediante modelos de Markov - Martínez Rodríguez, Brian
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El diseño de modelos de Markov para la composición musical asistida por ordenador ha sido ampliamente utilizado con la finalidad de emular un determinado estilo musical. Sin embargo, un estudio detallado de los resultados obtenidos por las principales investigaciones pone de manifiesto la ausencia de direccionalidad en las composiciones generadas mediante estos modelos. Se impone la aplicación de reglas de composición o la hibridación con otros métodos para encontrar resultados musicalmente interesantes. En el presente libro proponemos incorporar a los modelos markovianos definiciones formales…mehr

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Produktbeschreibung
El diseño de modelos de Markov para la composición musical asistida por ordenador ha sido ampliamente utilizado con la finalidad de emular un determinado estilo musical. Sin embargo, un estudio detallado de los resultados obtenidos por las principales investigaciones pone de manifiesto la ausencia de direccionalidad en las composiciones generadas mediante estos modelos. Se impone la aplicación de reglas de composición o la hibridación con otros métodos para encontrar resultados musicalmente interesantes. En el presente libro proponemos incorporar a los modelos markovianos definiciones formales y restricciones armónicas utilizadas en el discurso musical que garanticen la coherencia armónica y estructural del material musical generado, analizando de forma independiente las características armónicas y rítmicas de la música, y utilizando nuevos frameworks para la musicología asistida por ordenador, junto con técnicas y frameworks procedentes del Procesamiento del Lenguaje Natural. El modelo de lenguaje musical será entrenado bajo corpus musicales de los compositores J. S. Bach, Monteverdi, Palestrina, estilos Jazz y Folk.
Autorenporträt
Brian Martínez Rodríguez (Valencia, 1981) es Catedrático por oposición de Tecnología Musical. Titulado Superior de Música en Composición, Licenciado en Física, Máster en Investigación Musical y Máster en Inteligencia Artificial. Compagina su actividad docente con una labor investigadora en el campo de la Composición Musical asistida por Ordenador.