Um sistema de composição musical automatizada, baseado em gramáticas sensíveis ao contexto, implementado com formalismos adaptativos.

• Ano de defesa: 2000
• Autor(a) principal: Basseto, Bruno Abrantes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Adaptive formalisms (Application); Automated musical composition; Composição musical automatizada; Formalismos adaptativos (Aplicação); Languages; Linguagens
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-24092024-092423/

Sistemas computacionais têm sido extensivamente empregados em Música, muito contribuindo para uma maior sistematização e formalização do processo de composição musical. Este trabalho analisa alguns resultados obtidos na área da composição musical automatizada, identificando algumas das principais limitações nos formalismos já existentes e propõe uma solução alternativa para tais problemas. Considera-se que os sistemas não-determinísticos de composição musical são os mais interessantes, devido à natureza aleatória do processo de produção de material musical, a qual pode ser interpretada como uma emulação computacional de um processo criativo. Uma nova implementação é realizada, que, considerando o fenômeno musical como lingüístico, se propõe a modelar o conhecimento musical através de gramáticas. Verifica-se que as gramáticas regulares e livres de contexto são insuficientes para a representação do conhecimento musical necessário e que, portanto, devem ser empregadas gramáticas sensíveis ao contexto com essa finalidade. Para propiciar a implementação computacional de gramáticas sensíveis ao contexto, empregadas como modelo, desenvolve-se um formalismo adaptativo, baseado nos modelos não-determinísticos das redes de Markov, tradicionalmente empregados em muitos sistemas de composição musical automatizada. É ilustrada uma aplicação dos conceitos desenvolvidos, na resolução de alguns dos problemas clássicos da área da composição musical automatizada, comprovando na prática a eficiência dos métodos propostos e apontando interessantes linhas de pesquisa futuras.