절차 음악 세대 기술을[마감]

Question

나는 많은 생각으로는 절차적 내용을 생성하는 동안 나는 본 적이 많은 실험 절차상 음악이다.우리가 환상적인 기술을 생성하기 위한 모델,애니메이션,질감,그러나 음악은 하나 여전히 완전하게 정전 또는 단순히 계층 루프(예를들면포자).

그 때문에,나는 생각하고 최적의 음악 차세대 기술,그리고 나는 호기심으로 다른 사람들이 있습니다.도하지 않은 경우에 고려된 그것은,당신은 무엇을 생각하는 것이 잘 작동?한당 기술에 대답하십시오,그리고 보기를 포함한다.기술을 사용할 수 있는 기존 데이터를 생성 하거나 전적으로 음악부터 스크래치,아마도 어떤 종류 입력(분위기 속도,어떤).

Answer 1

세포 오토마타- 읽기.

할 수도 있습니다 그것을 밖으로 기.

편집:

rakkarage 제공하고 있는 또 다른 자원: http://www.ibm.com/developerworks/java/library/j-camusic/

Answer 2

가장 성공적 시스템을 가능성이 결합 여러 가지 기술입니다.내가 의심의 여지가 당신을 찾을 수 있는 기술 중 하나는 잘 작동한 멜로디가 조화,리듬과베이스 시퀀스의 세대에 걸쳐 모든 장르의 음악이다.

마르코프 체인, 예를 들어,에 적합한 멜로디와 조화되는 순서 세대입니다.이 방법의 분석이 필요 기존의 노래를 구축하는 체인 전환을 도와드릴수 있습니다.진정한 아름다움의 마르코프 체인은국은 당신이 원하는대로 할 수 있습니다.

• 에 대한 멜로디를 생성,시도하는 키-상대적인 참고 번호(예를들면는 경우 키 C minor,C 것 0,D 것 1,D#것 2 과)
• 에 대한 조화를 생성,시도의 조합을 키-상대적인 참고 번호를 뿌리의 코드 형식의 코드(major,minor,감소된 증강,etc.) 고의 반전 화음(root,번 또는 두 번째)

신경 네트워크 에 적합하 시간 예측 시리즈 (예측),즉 그들이 동일하게 적합하다'예측'음악 순서 훈련을 받을 경우에 대하여 기존의 인기있는 멜로디/하모니.최종 결과와 비슷한 마르코프 체인 접근 방식이다.나는 생각할 수 없이 어떤 혜택을 통해 마르코프 체인 접근 방식이 다른 것보다 줄이는 메모리 용량.

또한 피치야 합니다 시간을 결정하는 리듬을 생성된 메모 또는 코드입니다.당신이 선택할 수 있는 통합 이 정보로는 마르코프 체인국 또는 신경 네트워크 출력,또는 당신을 생성할 수 있는 별도로 결합한 독립적인 피치 및 기간 시퀀스입니다.

유전자 알고리즘 사용될 수 있습를 진화 리듬 섹션이 있습니다.간단한 모델을 사용할 수 있는 바이너리 염색체 에서는 첫째는 32 비트 표현의 패턴 킥 드럼,두 번째는 32 비트 올무,제 32 비트로 폐쇄 하자니다.단점 이 경우에는 그들이 필요로 하는 인간의 지속적인 피드백을 평가하는 피트니스의 새로 진화 패턴이 있습니다.

인 전문가 시스템 사용될 수 있습을 확인하는 순서에 의해 생성된 다른 기술입니다.지식 베이스 그러한 유효성 검사 시스템을 수 있습니다 아마도 해제에서는 어떤 좋은 음악 이론 책 또는 웹 사이트입니다.Try 리치 아담' musictheory.net.

Answer 3

가 있는 50 년 이상의 연구로 이러한 기술,자주 간과하지 않는 개발자의 역사에 익숙 컴퓨터 음악하고 알고리즘 구성입니다.수많은 예의 시스템과 연구는 이러한 문제를 해결은 여기에서 찾을 수 있습니다:

http://www.algorithmic.net

Answer 4

쉽고 다소 효율적인 알고리즘을 사용하는 것 1/f 잡음 일명"분홍색 소음을 선택하고"기간 및 노트에서는 규모입니다.이 소리는 같은 종류의 음악과될 수 있는 좋은 출발점입니다.

더 나은 알고리즘을 사용하는"마르코프 체인"..검사 몇 가지 예를 들어 음악과 구축 테이블의 확률.가장 간단한 경우에,그가 뭔가 될 것 같은 C20%할 가능성이 따라 A.이 더 살펴의 시퀀스는 지난 몇 주,예를 들어"C B"15%할 가능성이 따라야 B,4%할 가능성이 따라야에 의해 Bb,etc.다음을 사용하여 메모 확률의 이전에 선택한 노트입니다.이 매우 간단한 알고리즘을 생성하는 꽤 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

마르코프 체인 음악에 대한 세대

Answer 5

드미트리 Tymoczko 는 몇 가지 흥미로운 아이디어와 여기에 예:

http://music.princeton.edu/~dmitri/whatmakesmusicsoundgood.html

Answer 6

나의 소프트웨어 용도 적용된 진화 이론이"성장하는"음악이다.프로세스는 유사한 리처드 도킨스' 블라인드 워치메이커 프로그램-MusiGenesis 추가 음악적 요소를 임의로,그리고 사용자는지 여부를 결정하거나 유지하지 않 각 추가 요소입니다.아을 유지하기 위해 무엇을 좋아하는 도랑을 무엇이든지 않는 소리가 오른쪽,당신이 있어야 하지 않는 모든 음악 교육을 사용합니다.

인터페이스는 불면,하지만 그것은 오래된 sue me.

Answer 7

나는 항상 좋아하는 오래 된다는 게임 사용 iMuse 시스템을 생산,끝 없는,민감하는 사운드 트랙을 위한 게임과 음악(기 때문에 그것의 대부분은 여전히 만든 작곡가).당신을 찾을 수 있습니다양(를 포함하여 특허)여기:http://en.wikipedia.org/wiki/IMUSE

닌텐도 될 것으로 보인 유일한 회사를 계속 사용하는 방법과 유사하 iMuse 를 만들거나 영향을 음악에 비행합니다.

지 않으면 귀하의 프로젝트는 매우 실험적,나는 것을 포기하지 않의 사용을 작곡가-진정한 인간의 작곡가이 생산하는 훨씬 더 많은 음악과 청취 품질 결과보다는 algorythm.

비교를 쓰기 시:쉽게 생성할 수 있습 nonsene 시는 사운드로 매우 아방가르드,그러나 복제 셰익스피어와 algorythm 기 어려운,약간 넣어.

Answer 8

당신은에서 살펴 SoundHelix(http://www.soundhelix.com)?그것은 오픈 소스 소 Java 프레임워크를 위한 알고리즘의 임의의 음악성을 생산하는 매우 깔끔한 음악이다.당신이 사용할 수 있습 SoundHelix 독립 실행형 응용 프로그램으로,애플릿으로 포함 된 웹 페이지에서,로 JNLP 기반의 애플릿이나 포함할 수 있습니다 그것으로 자신의 자바 프로그램입니다.

예를 생성 SoundHelix 여기에서 찾을 수 있습니다: http://www.soundhelix.com/audio-examples

Answer 9

연구에서 비는 지루한 절차 음악대가 있습니다.찾아보기 이전 및 새로운 문제의 컴퓨터 음악 저널 http://www.mitpressjournals.org/cmj (실제는 도메인 이름?) 이것은 심각한 기술 문서의 실제 사용하는 음성 합성 땜장,납땜 기수,조금의 목동들과 학술 연구원입니다.그것은 구약의 무성한 리뷰와의 인터뷰 넝마 같은 여러 가지의 멕에서 찾을 수 있습니다 주요 기억해야 합니다.

Answer 10

같은 큰 주제입니다.할 수 있습을 살펴 내 iPad 응용 프로그램,덤불 또는 리플 내에서 소프트웨어 morganpackard.com.내 경험에,대부분의 학문적 접근을 동적인 음악 세대는 오는 물건의 소리,음성,학술.내 생각에 더 성공적인 재료에서 발견되는 프린지 클럽의/일렉트로니카의 세계.Monolake 은 나의 영웅에 이 존중합니다.매우 청취 품질 재료,매우 컴퓨터 생성됩니다.나의 음악이 나쁘지 않다.폴 랜 스키의"알파벳 책"의 좋은 예는 매우 알고리즘 청취 품질 음악,특히 고려하는 그는 학술 사람입니다.

Answer 11

는 기술을 고려 했습니다를 만들어 작은 음악의 패턴을 바니다.태그 이러한 패턴으로 느낌을 식별자'와 같은 흥분','강',etc.를 생성하려는 경우의 음악을 위해 상황,몇 가지 패턴을 기반으로 이런 범주를 선택하는 계기를 재생하고 싶습니다.에 기반한 계기,그 밖으로 결합하는 방법은 패턴(예를 들어,에 피아노를 재생할 수 있습니다 그것은 모두 함께,에 따라 손 범위에서,기타 재생할 수 있습 노트에서 연속적으로)그리고 그것을 렌더링하 에 대한 이야기입니다.에 추가,변경할 수 있습니다 키를 변화 속도 효과를 추가,,등등.

Answer 12

특정 기법 당신을 설명하는 무언가가 토마스 Dolby 작업에 열 또는 십 년 전,기억나지 않지만 이제 그가 무엇이라고 그렇게 줄 수 없이 좋은 용어를 검색합니다.

하지만 참조하십시오 이 위키 문서 이 Metafilter 페이지입니다.

Answer 13

의 예약 알고리즘 구성 좋은 관광의 여러 가지 방법을 사용:

"다루는 내용은 다음과 같습니다:마르코프 모델,생식 문법,전환 네트워크,혼란과 자기의 유사성,유전자 알고리즘,휴 오토마타,신경 네트워크와 인공적인 정보입니다."

그것은 좋은 출발점이 넓은 주제에는,그러나 그것은 결코에서 설명하는 방법을 심도있게 각 방법에서 작동합니다.제공하는 좋은 각각의 개요,하지만 충분히 되지 않습니다하지 않으면 당신은 이미 이에 대한 지식이 있다.

Answer 14

백 90 년대 후반에,Microsoft 만들어하는 ActiveX 컨트롤"라고 대화형 음악을 제어하는"았다 정확히 무엇을 찾고 있습니다.불행하게도,그들은 것을 포기하는 프로젝트입니다.

Answer 15

아주신 후,잘 알고 있겠지만 사람을 보면서 자동으로 생성 DJ 라고 세트 콘텐츠 기반의 음악성.

Answer 16

당신은 깊은 방법에 대한 이론 음악이 중단,함께 빌 Sethares 사이트 는 몇 가지 흥미로운입니다.

Answer 17

Ive 되었으로 보고 이 프로젝트 제안-"8.1""에서 이론과 실천에서 프로그래밍 언어는"연구 그룹의 대학에서 코펜하겐-department of CS:

8.1 자동물 수확과의 통계적 분석 음악 모음

전통적인 분석 장의 음악 로 구성되어 있는 하나 이상의 명 분석하는,리듬 코드 및 순서 의 다른 특성을 단일 조각,설정의 컨텍스트에서 종종 막연한의 비교는 다른 조각으로 동일한 작곡가 또는 다른 작곡가 에서 동일한 기능을 가지고 있습니다.

전통적인 자동화된 분석 음악의 거 처리트 음악지만 초점을 맞추고있다 에서 신호 분석 및 사용 기계학습 기법을 추출물 분류 내에서,말 분위기 또는 장르이다.반면,초기 연구 에 DIKU 자동화하는 것을 목표로품 의 분석을 수 있습니다.는 추가 값은 잠재적인 추출하기 위한 에서 정보의 큰 볼륨을 악 수 없는 쉽게 수행 에 의해 손을 수 없는 의미 에 의해 분석 기계학습 기술입니다.

이로 보이는 그 반대 방향으로 당신의 질문에 생성된 데이터-나가 상상이 될 수 있는 데 어떤 경우에 사용된 절차세대의 음악이다.

Answer 18

내 의견은 생식 음악만 작동되는 경우 엄격한 선택을 통해 과정입니다.다윗에 대처하는 알고리즘 음악 선구자,는 것을 통해 이동의 시간 뮤지컬 출력에서 자신의 알고리즘(라고 생각하는 대부분 마르코프 체인을 기반으로)선택하는 몇 가지는 실제로는 밝혀졌습니다.

나는 생각 이 선택 과정을 자동화할 수 있으로 모델링하는 특성의 특정한 뮤지컬 스타일입니다.예를 들어,"disco"스타일상의 많은 포인트 베이스 라인하는 기능 offbeats 및 드럼 부분으로 올무에 backbeats 그러나 점을 빼기 위해 무겁게 불협화음 하모니.

사실은 음악을 구성 프로세스가 이렇게 많은 관용적 관행하기가 매우 어려운 것이 없는 모델의 특정 지식이다.

Answer 19

에 노력해 왔습 Python 모듈에 대한 절차는 음악이다.나는 그냥 프로그래밍 무엇인지에 대해 알고 notes,비늘,그리고 코드 건설,다음을 할 수 있었다 그것이 무작위로 생성하는 컨텐츠에서 그 제약 조건이 있습니다.나는 확실히 더 많은 이론과 패턴 같은 시스템에게 가르칠 수 있는,특히 사람에 의해 이해하고 주제는 더 낫습니다.다음을 사용할 수 있는 시스템으로 제약 조건에 대한 유전자 알고리즘이나 무작위로 콘텐츠를 생성.

당신이 갈 수 있는 내 구현 기, 특히 임의로 생성된 리드를 들어 유용할 수 있습니다.사람의 이해 코드 진행를 만들 수 있는 노래 구조를 기술하는 구현된 임의의 멜로디는 이 같습니다.나의 음악 이론에 대한 지식이 확장되지는 않습니다.

그러나 기본적으로,당신은 필요한 인코딩하의 이론은 음악의 종류에 당신을 생성하려면,다음 사용하는 제약 조건으로 일부에 대한 알고리즘에 대한 절차 상의 범위를 탐험하는 이론입니다.