Generación y evaluación de secuencias melódicas mediante inteligencia artificial

Jiménez Gómez, Silvia (2018). Generación y evaluación de secuencias melódicas mediante inteligencia artificial. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Generación y evaluación de secuencias melódicas mediante inteligencia artificial
Author/s:
  • Jiménez Gómez, Silvia
Contributor/s:
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Date: July 2018
Subjects:
Freetext Keywords: Inteligencia artificial, Machine Learning, Redes neuronales, Creatividad computacional, Música, Test de Turing
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

En la presente investigación se abordan los temas de arte y creatividad computacional. El objetivo es el análisis, desarrollo y evaluación de una generación de secuencias melódicas artificiales. El trabajo está enfocado por tanto hacia la composición musical algorítmica basada en inteligencia artificial. Se tratan en primer lugar algunos aspectos fundamentales de los dos ámbitos de conocimiento requeridos para la comprensión del trabajo realizado: inteligencia artificial y música. En segundo lugar, se exponen los diferentes métodos de desarrollo compositivo computacional o generación musical mediante algoritmos que se han implementado hasta la fecha, con el objetivo de recoger las herramientas disponibles y los enfoques abarcados previamente para de este modo contextualizar el método seleccionado en la generación del presente trabajo. En tercer lugar, se plantea la elección del método utilizado, dos redes neuronales, así como su empleo en dos experimentos diseñados para la investigación. En cada uno de los experimentos se analizan y evalúan los resultados obtenidos. Finalmente se aborda el impacto del trabajo a través de posibles aplicaciones, beneficios y futuras líneas de investigación.

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Item ID: 53396
DC Identifier: https://oa.upm.es/53396/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:53396
Deposited by: Biblioteca ETSI Industriales
Deposited on: 09 Jan 2019 11:33
Last Modified: 09 Jan 2019 11:38
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