Алгоритамска композиција

Алгоритамска композиција је техника коришћења алгоритама за стварање музике.

Алгоритми (или, у најмању руку, формални сет правила) се користе за компоновање музике вековима; процедуре користе плот-глас водећи контрапункт на Западу, на пример, често може да се сведе на алгоритам одлучности. Термин је обично резервисан, међутим, за коришћење формалних процедура за музику без људске интервенције, било кроз увођење процедура шанси или употребе рачунара.

Неке алгоритме или податке које немају непосредни музички значај су користили композитори[1] као креативну инспирацију за њихову музику. Алгоритми као што су фрактали, Л-системи, статистички модели, па чак и произвољни подаци (нпр. пописи, ГИС координате или мерења магнетног поља) се користе као извор материјала.

Модели алгоритамске композиције

уреди

Не постоји универзални начин да се сортирају различите композиције алгоритама у категорије. Један од начина да се ово уради је да погледате начин учествовања алгоритма у процесу композиције. Резултати процеса се могу затим поделити у: 1) музика коју је компоновао рачунар и 2) музика састављена уз помоћ рачунара. Музика се може сматрати састављеном од рачунара када је алгоритам у стању да се избори сам током процеса креирања.

Други начин да се сортирају композициони алгоритми је да се испитају резултати процеса композиција. Алгоритми могу 1)да пружају информације ознакама упозорења (партитура) за друге инструменте или 2) да обезбеде независан начин синтесајзера звука (свира композицију по цвом мишљењу). Постоје и алгоритми стварање оба нотна податка и звука синтезе.

Један начин да се категорише композиција алгоритма је по својој структури и начину обраде података, као што се види у овом моделу од шест делимично преклопљених врста.

  • математички модели
  • системи засновани на знању
  • граматика
  • еволутивне методе
  • машинско учење
  • хибридни системи

Математички модели

уреди

Математички модели су базирани на математичким једначинама и случајним догађајима. Најчешћи начин да се створе композиције кроз математику су стохастички процеси. Стохастички модели комада музике су састављени као резултат не-детерминистичких метода. Саставни процеси су само делимично под контролом композитора пондерисане могућности случајних догађаја. Истакнути примери стохастичких алгоритама су ланци Маркова и разне употребе Гаусових дистрибуција. Стохастички алгоритми се често користе заједно са другим алгоритмима у разним процесима доношења одлука.

Музика је такође компонована преко природних појава. Ови хаотични модели стварају композиције из хармоније и нехармоније феномена природе. На пример, пошто 1970-их фрактали су такође проучавани као модел за алгоритама композиција.

Као пример детерминистичких композиција путем математичких модела, онлајн енциклопедија свеобухватних секвенци нуди опцију да игре целог броја секвенце као 12-тони једнак темперамент музике. (То је прво постављено за претварање сваког целог број у напомени на 88 дирки музичке тастатуре и израчунавање целог броја по модулу 88, у сталном ритму. Тако 123456, природне бројеве, једначи са половином хроматске скале.)

Системи засновани на знању

уреди

Један од начина створања композиције је да се изолује естетски код одређеног музичког жанра и користи овај код за креирање нових сличних композиција. Системи засновани на знању засновани су на претходно направљеном скупу аргумената који се могу користити за састављање нових радова у истом стилу или жанру. Ово се обично постиже сетом тестова или правилима који захтевају испуњење за композицију да буде потпуна.

Граматика

уреди

Музика такође може да бити испитана језиком са препознатљивом граматиком сета. Композиције су створене првом изградњом музичке граматике, која се затим користила за креирање разумљиве музичких комада. Граматике често укључују правила за макро нивоу компоновања, на пример хармонија и ритам, пре него појединачне ноте.

Еволутивне методе

уреди

Еволутивне методе компоновања музике су на основу генетских алгоритама. Композиција се гради средствима за еволутивни процес. Кроз мутацију и природну селекцију, различита решења еволуирају ка одговарајућем музичком делу. Итеративна акција алгоритма искључује лоша решења и ствара нове од оних преживелих процеса. Резултати процеса су под надзором критичара, витални део алгоритма контролише квалитет створених композиција.

Ево-Дево приступ

уреди

Еволутивне методе, у комбинацији са развојним процесима, представљају ево-дево приступ за производњу и оптимизацију сложених структура. Ове методе су такође биле примењене у музичкој композицији, где се добија музичка структура итеративног процеса који трансформише веома једноставну композицију (од неколико нота) у комплексан потпуно развијен део (било да је резултат, или МИДИ фајл ).[2][3]

Машинско учење

уреди

Учење системи су програми који нису дали постојање знања о жанру музике са којом раде. Уместо тога, они прикупљају сами материјал за учење од примера материјала добијених од корисника или програмера. Материјал се затим обрађује у комад музике сличан примеру материјалу. Овај метод алгоритамске композиције снажно је повезан са алгоритметичким моделовањем стила, машина импровизације и таквих студија, као когнитивних наука и истраживања неуронских мрежа. Марћини и Пурвинс[4] су представили систем који учи структуру аудио снимка ритма удараљки фрагмента без примене надзора груписања и променљивих дужина Марковљевих ланаца и синтетише музичке варијације из њега.

Хибридни системи

уреди

Програми засновани на једном алгоритмичком моделу ретко успевају у стварању естетски задовољавајућих резултата. Из тог разлога се алгоритми различитих врста често користе заједно да се комбинују предности и умањују слабости ових алгоритама. Стварање хибридних система за музичку композицију је отворено поље алгоритмичке композиције и створено је многе потпуно нових начина да изграде алгоритмичке композиције. Једини велики проблем са хибридним системима је да њихова комплексност расте и потреба средстава за комбиновање и тестирање тих алгоритама.

Види још

уреди

Референце

уреди
  1. ^ Jacob, Bruce L. (1996). „Algorithmic Composition as a Model of Creativity” (PDF). Organised Sound. Cambridge University Press. 1 (3): 157—165. S2CID 15546277. doi:10.1017/S1355771896000222. hdl:1903/7435. Приступљено 23. 12. 2016. 
  2. ^ Ball, Philip (2012). „Algorithmic Rapture”. Nature. 188: 456. S2CID 39479249. doi:10.1038/488458a. 
  3. ^ Fernandez, JD; Vico, F. (2013). „AI Methods in Algorithmic Composition: A Comprehensive Survey.” (PDF). Journal of Artificial Intelligence Research. 48: 513—582. S2CID 8822245. doi:10.1613/jair.3908. Архивирано из оригинала (PDF) 17. 11. 2016. г. Приступљено 19. 01. 2016. 
  4. ^ Marchini, Marco; Purwins, Hendrik (2011). Unsupervised Analysis and Generation of Audio Percussion Sequences. Lecture Notes in Computer Science. 6684. стр. 205—218. ISBN 978-3-642-23125-4. doi:10.1007/978-3-642-23126-1_14. 

Литература

уреди

Додатна литература

уреди
  • Marchini, Marco; Purwins, Hendrik (2011). „Unsupervised Analysis and Generation of Audio Percussion Sequences”. Exploring Music Contents. Lecture Notes in Computer Science. 6684. стр. 205—218. ISBN 978-3-642-23125-4. doi:10.1007/978-3-642-23126-1_14. 

Спољашње везе

уреди

Примери алгоритамске музике

уреди

Софтвер

уреди

Туторијали

уреди