The field of Computational Creativity tries to obtain creative behaviours from computers, to further the understanding of what regulates creativity and what is possible to obtain from computational systems. One common effort within this field is that to have computers write music, as this is an activity that is recognized to require creativity. In this thesis I review some of the main approaches to music generation as well as some questions that remain unanswered within the field. In the work described here, I focus on two of these, namely, the role of emotion and sociality in music, and long-term structure,trying to understand the role these two aspects can have in music generation. A serious game for social interaction is presented. This game allows two players to freely create a rhythm by interacting via MIDI drum pads. The software detects the tempo and meter they are playing, and adds a musical augmentation to their interaction, increasing the aesthetic value of their gaming and social experience. This is shown to be an effective way of creating a captivating experience for users. A system for the analysis of musical structure is also presented. This algorithm uses ad hoc representations of musical content, based on tree representations used by musicologists. Starting from the basic representations that were known in literature, this algorithm builds further abstracted representations that summarize the structural aspects of an entire piece and then of an entire corpus. Some example applications are shown, including an algorithm for music generation that leverages these representations and Information Theory concepts to create novel music that shows a structure similar to the ones found in the example corpus. While the method for generating the melodic material used for these novel pieces is not fully capable of generating realistic melodies, the algorithm manages to create satisfactory long-term structure, thanks to the implemented representations.

Il campo della Creatività Computazionale prova a ottenere comportamenti creativi dagli elaboratori, per migliorare la comprensione di cosa regola la creatività e approfondire cosa sia possibile ottenere dai sistemi informatici. Una applicazione comune in questo campo è la composizione automatica di musica, in quanto questa attività notoriamente richiede creatività. In questa tesi descrivo i principali approcci alla generazione di musica, come anche alcune domande in questo campo che rimangono aperte. Nel lavoro qui descritto, mi focalizzo su due di queste, ovvero il ruolo delle emozioni e della socialità nella musica, e la struttura a lungo termine, cercando di capire il ruolo che questi due aspetti possono avere nella generazione di musica. Un gioco serio per l’interazione sociale è qui presentato. Il gioco permette a due giocatori di creare liberamente un ritmo usando due pad ritmici MIDI. Il programma riesce a seguire il tempo e il metro che i due suonano, aggiungendo musica alla loro interazione, aumentando così il valore estetico della loro esperienza di gioco e sociale. Questo gioco si dimostra un mezzo efficace per creare una esperienza coinvolgente per gli utenti. Viene presentato anche un sistema per l’analisi di strutture musicali. Questo algoritmo usa rappresentazioni ad hoc della musica, basate su rappresentazioni ad albero usate dai musicologi. Partendo da queste rappresentazioni di base che erano note in letteratura, l’algoritmo costruisce ulteriori astrazioni che sintetizzano gli aspetti strutturali di un intero brano, e poi di un intero corpus di brani. Alcune applicazioni di esempio vengono riportate, incluso un algoritmo per la generazione di musica che sfrutta queste reppresentazione e la Teoria dell’Informazione per creare nuovi brani che mostrino una struttura simile a quelle trovate nel corpus di esempio. Sebbene il metodo per la generazione di melodie usato in questi brani non è del tutto in grado di creare melodie realistiche, l’algoritmo riesce a generare strutture a lungo termine soddisfacenti, grazie alle rappresentazioni implementate.

Creatività Computazionale Musicale Basata su Analisi Musicologiche e Statistiche / Carnovalini, Filippo. - (2022 Jun 28).

Creatività Computazionale Musicale Basata su Analisi Musicologiche e Statistiche

CARNOVALINI, FILIPPO
2022

Abstract

Il campo della Creatività Computazionale prova a ottenere comportamenti creativi dagli elaboratori, per migliorare la comprensione di cosa regola la creatività e approfondire cosa sia possibile ottenere dai sistemi informatici. Una applicazione comune in questo campo è la composizione automatica di musica, in quanto questa attività notoriamente richiede creatività. In questa tesi descrivo i principali approcci alla generazione di musica, come anche alcune domande in questo campo che rimangono aperte. Nel lavoro qui descritto, mi focalizzo su due di queste, ovvero il ruolo delle emozioni e della socialità nella musica, e la struttura a lungo termine, cercando di capire il ruolo che questi due aspetti possono avere nella generazione di musica. Un gioco serio per l’interazione sociale è qui presentato. Il gioco permette a due giocatori di creare liberamente un ritmo usando due pad ritmici MIDI. Il programma riesce a seguire il tempo e il metro che i due suonano, aggiungendo musica alla loro interazione, aumentando così il valore estetico della loro esperienza di gioco e sociale. Questo gioco si dimostra un mezzo efficace per creare una esperienza coinvolgente per gli utenti. Viene presentato anche un sistema per l’analisi di strutture musicali. Questo algoritmo usa rappresentazioni ad hoc della musica, basate su rappresentazioni ad albero usate dai musicologi. Partendo da queste rappresentazioni di base che erano note in letteratura, l’algoritmo costruisce ulteriori astrazioni che sintetizzano gli aspetti strutturali di un intero brano, e poi di un intero corpus di brani. Alcune applicazioni di esempio vengono riportate, incluso un algoritmo per la generazione di musica che sfrutta queste reppresentazione e la Teoria dell’Informazione per creare nuovi brani che mostrino una struttura simile a quelle trovate nel corpus di esempio. Sebbene il metodo per la generazione di melodie usato in questi brani non è del tutto in grado di creare melodie realistiche, l’algoritmo riesce a generare strutture a lungo termine soddisfacenti, grazie alle rappresentazioni implementate.
Computational Musical Creativity Inspired by Musicological and Statistical Analysis
The field of Computational Creativity tries to obtain creative behaviours from computers, to further the understanding of what regulates creativity and what is possible to obtain from computational systems. One common effort within this field is that to have computers write music, as this is an activity that is recognized to require creativity. In this thesis I review some of the main approaches to music generation as well as some questions that remain unanswered within the field. In the work described here, I focus on two of these, namely, the role of emotion and sociality in music, and long-term structure,trying to understand the role these two aspects can have in music generation. A serious game for social interaction is presented. This game allows two players to freely create a rhythm by interacting via MIDI drum pads. The software detects the tempo and meter they are playing, and adds a musical augmentation to their interaction, increasing the aesthetic value of their gaming and social experience. This is shown to be an effective way of creating a captivating experience for users. A system for the analysis of musical structure is also presented. This algorithm uses ad hoc representations of musical content, based on tree representations used by musicologists. Starting from the basic representations that were known in literature, this algorithm builds further abstracted representations that summarize the structural aspects of an entire piece and then of an entire corpus. Some example applications are shown, including an algorithm for music generation that leverages these representations and Information Theory concepts to create novel music that shows a structure similar to the ones found in the example corpus. While the method for generating the melodic material used for these novel pieces is not fully capable of generating realistic melodies, the algorithm manages to create satisfactory long-term structure, thanks to the implemented representations.
Creatività Computazionale Musicale Basata su Analisi Musicologiche e Statistiche / Carnovalini, Filippo. - (2022 Jun 28).
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