Dynamic Classification Models for Human-Machine Improvisation and Composition
Author
Borg, Emil Joakim Johannes
Term
4. Term
Education
Publication year
2020
Submitted on
2020-05-27
Pages
87
Abstract
This thesis updates an existing real-time system for human–machine musical improvisation by introducing dynamic classification models and new workflows for both improvisation and composition. It contributes a modular framework that makes it easy to add and exchange analysis and classification modules, an offline scheduling solution that adapts the system to compositional use in addition to live use, and a numerical evaluation framework to assess usability and output quality. Several new harmonic classifiers were implemented and integrated into the system and tested on multiple musical corpora drawn from different genres and instrumentations. The results indicate that, on average, the new classifiers are more usable than the original one, with clear gains on more difficult material. In terms of quality, the experiments show little difference between classifiers, and further work is needed to develop models that quantify harmony in a way that matches how the system uses it.
Dette speciale opdaterer et eksisterende realtidsystem til menneske-maskine musikalsk improvisation ved at introducere dynamiske klassifikationsmodeller og nye arbejdsgange til både improvisation og komposition. Bidragene omfatter et modulært rammeværk, der gør det let at tilføje og udskifte analyse- og klassifikationsmoduler, en offline planlægningsløsning, som tilpasser systemet til kompositorisk brug ud over livebrug, samt et numerisk evalueringsrammeværk til at vurdere brugbarhed og outputkvalitet. Flere nye harmoniske klassifikatorer blev implementeret, integreret i systemet og testet på forskellige musikalske korpora fra flere genrer og instrumenteringer. Resultaterne peger på, at de nye klassifikatorer i gennemsnit er mere brugbare end den oprindelige, med markante forbedringer i sværere tilfælde. Med hensyn til kvalitet viser forsøgene kun små forskelle mellem klassifikatorerne, og der er behov for yderligere arbejde for at udvikle modeller, der kan kvantificere harmoni på en måde, som passer til systemets anvendelse.
[This apstract has been generated with the help of AI directly from the project full text]