Mai 15th, 2020 by Afrigal

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Tristan Jehan

Massachusetts Institute of Technology
Media Laboratory

Tristan Jehan | porto musical | Flickr

 

Musik durch Zuhören erstellen

Maschinen haben die Kraft und das Potenzial, selbst ausdrucksstarke Musik zu machen. Diese Arbeit zielt darauf ab, den Prozess des Musikschaffens mithilfe von Erfahrungen aus dem Hören von Beispielen rechnerisch zu modellieren. Unsere unvoreingenommene signalbasierte Lösung modelliert den Lebenszyklus des Zuhörens, Komponierens und Aufführens und verwandelt die Maschine in einen aktiven Musiker anstatt nur in ein Instrument. Dies erreichen wir durch eine Analyse-Synthese-Technik durch kombinierte Wahrnehmungs- und Strukturmodellierung der musikalischen Oberfläche, die zu einer minimalen Datendarstellung führt.

Wir führen ein Musikerkennungs-Framework ein, das sich aus der Interaktion von psychoakustisch begründetem kausalem Hören, einer zeitverzögerten eingebetteten Merkmalsdarstellung und Wahrnehmungsähnlichkeitsclustern ergibt. Unsere Bottom-up-Analyse soll generisch und einheitlich sein, indem wir rekursiv metrische Hierarchien und Strukturen von Tonhöhe, Rhythmus und Klangfarbe aufdecken. Das Training wird für eine unvoreingenommene Überwachung von oben nach unten empfohlen und anhand der Vorhersage des Downbeats demonstriert. Diese musikalische Intelligenz ermöglicht eine Reihe von Originalmanipulationen, einschließlich Song-Ausrichtung, Musikwiederherstellung, Kreuzsynthese oder Song-Morphing und letztendlich die Synthese von Originalstücken.

 

 

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