Abstract-Generating musik med lon g-term struktur är en av de största utmaningarna inom tbe området för automatisk komposition. Den här artikeln beskriver MorpheuS, ett musiksystem. MorpheuS använder state·of-the-art mönster detektion tekniker för att hitta upprepade mönster i en lemplate bit. Dessa mönster används sedan för att begränsa genereringsprocessen för en ny polyfoniesammansättning. Tbc musikgenerering process styrs av en effektiv optimering algoritm, variabel kvarterssökning, där ich använder en matematisk modell av tonal spänning för att härleda sin objektiva funktion. Förmågan att generera musik enligt en tio jon profil kan vara userul i agame eller film musik sammanhang. Pjäser som genererats av MorpheuS har framförts i livekonserter. -Aulomerad komo. Under de senaste årtiondena har stora framsteg gjorts sedan datorerna tillkom. En av de stora t återstående utmaningen inom området för automatisk mu ic komposition är hantverk av långsiktig lruktur. De flesta datorgenererad musik låter bra på kort sikt, men saknar återkommande och utvecklande tema, och långsiktig form. Stryk det som inte är tillämpligt. författarna utvecklat en effektiv variabel kvarterssökning (VNS) metaheuristic lhat genererar musik med en given semiotisk struktur (t.ex. Övriga upplysningar: a) ABABBC). b) ABABBC. b) ABABBC. c) ABABBC. c) ABABBC. c) ABABBC. c) ABABBC. c) ABABBC. c) ABABBC. c) ABABBC. c) ABABBC. Denna forskning visade att med tanke på mus ic generering i ett optimeringssammanhang erbjuder ett livskraftigt sätt att con training, och thu säkerställa, struktur. Detta papper utökar det tidigare arbetet till polyfoni musik, lägga till tbe system en mönsterdetektion algoritm och en beräkningsmodell för musikalisk spänning. I den resulterande ystem som heter MorpheuS finner mönstret dval algori th m [2] återkommande notmönster i en mallbit. Dessa mönster används sedan för att begränsa strukturen i en nygenererad bit. En tidig prototyp av Screene och Wiggins [3] försöker kombinera upptäckta mönster med generering av Markov-modeller. På grund av den rekursiva karaktären av mönsterberäkningen, kräver deras tillvägagångssätt icke-standard hierarkiska modeller. Ytterligare forskning behövs om hur dessa modeller ska konstrueras och bäst genereras från dem. Vår forskning undviker den här. problem genom att använda en optimeringsmetod som begränsar mönstren. MorpheuS genererar musik enligt en spänningsprofil lhal kan beräknas från lemplate biten eller anges av en användare. Spänning formar vår upplevelse av musik lyssnande; det är särskilt relevant i samband med film eller spel musik. Bild 1 visar De två följande avsnitten ger en översikt över spänningsmodellen och mönsterdetekteringsmodulen. Avsnitt IV definierar musikgenerering formellt som ett optimizalion problem, och lhen de cribes optimizalion algorilhm. Den slutliga ections dicuss computationaJ och musikaliska resultat. Spänningsupplevelsen är en inneboende del av musikens lyssnande. Författarna har utvecklat en matematisk modell för kvantifiering av tonalspänning [4] baserad på spiralmatrisen en tredimensionell modell av tonalitet [5]. För att beräkna tonal spänning, En bit är först segmenteras i lika-Length segment. Anteckningarna från varje segment är kartlagda till en 'c\oud' av punkter i spiralen array. Modellen inc\ud tre mått av spänning: c\oud diameter som fångar dispersion (dis onance) av lhe nOles i tonal utrymme; c\oud momenrum, som kvantifierar graden av tonal förändring mellan c\ouds ; och tensi le stam. som captw·es tonala avståndet från c\oud centrum den globala nyckeln.
En begränsad variabel kvarterssökning för att generera polyfonisk musik som lyder en spänningsprofil och repetitionsstrukturen från ett mallstycke föreslogs i REF.
MorpheuS: automatic music generation with recurrent pattern constraints and tension profiles
{'venue': '2016 IEEE Region 10 Conference (TENCON)', 'journal': '2016 IEEE Region 10 Conference (TENCON)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}