Pop müzik otomasyonu

Pop müzik otomasyonu; algoritmik yollardan, kulağa hoş gelen pop müzikler üretmeyi hedef edinen, müzisyenler ve bilgisayar bilimcilerinin ilgi alanlarının kesişim noktasındaki bir çalışma alanıdır. Özellikle, pop müziğin kalıplaşmış, değişmez ve bestelenmesi kolay olduğu düşüncesine dayanır. Pop müzik bestelenmesini otomatikleştirme, algoritmik müzik, yapay zekâ (AI, ) ve hesaplamalı yaratıcılıktaki birçok fikirle ilgilidir.

Algoritmalar (veya en azından resmî kurallar dizisi) yüzyıllardır müzik bestelemek için kullanılmıştır; örneğin kontrpuanda sesli yönlendirmeyi çizmek için kullanılan prosedürler, genellikle algoritmik belirlemeye indirgenebilir. Söz konusu terim genellikle insan müdahalesi olmadan müzik yapmak için resmî prosedürlerin kullanılması için ayrılmıştır.

Mozart, Bach ve caz tarzında müzik üreten klasik müzik otomasyon yazılımları mevcuttur. En önemlisi, David Cope , aynı tarzda yeni müzik besteleri oluşturmak için bir bestekâr insanda olduğu gibi mevcut müziği analiz etme ve genelleme yapma yeteneğine sahip "Müzikal Zeka Deneyleri" (veya EMI) adlı bir yazılım sistemi yazmıştır. EMI'nin verdiği çıktılar, dinleyicileri müziğin insanlarca, yüksek düzeyde yeterlilikle üretildiğine ikna etmeye yetecek kadar üstündür.

Cazda yaratıcılık araştırmaları, doğaçlama sürecine ve bunun müzikal bir aracıya yüklediği bilişsel taleplere odaklanmıştır: Zaman hakkında akıl yürütme, daha önce çalınanları hatırlama ve kavramsallaştırma ve bir sonraki çalınabilecekleri planlama.

Pop müzik otomasyonundaki projeler; ezgi oluşturma ve şarkı geliştirme, vokal oluşturma veya iyileştirme, otomatik eşlik ve şarkı sözü besteleme fikirleri içerebilir. Söz konusu projeler burada bahsedilenlerle sınırlı değildir.

Gerçek zamanlı olarak bir vokal ezgiye eşlik edecek akorları otomatik seçen bazı sistemler mevcuttur. Müzik tecrübesi olmayan bir kullanıcı, yalnızca mikrofona şarkı söyleyerek enstrümantal eşlikli bir şarkı oluşturabilir. Bir müzik veritabanı kullanarak bir Gizli Markov modelini eğiten ve bu modeli yeni ezgilerdeki akorları seçmek için kullanan, SongSmith adlı bir Microsoft araştırma projesi buna örnek verilebilir.

Otomatik ezgi üretimi genellikle bir Markov zinciri ile yapılır, sistemin durumları nota veya perde değerleri hâline gelir ve her nota için bir olasılık vektörü oluşturulup bir geçiş olasılık matrisi meydana getirilir (aşağıda). MIDI nota değerleri, frekans (Hz) veya diğer herhangi bir istenen parametre olabilen geçiş matrisi ağırlıklarına dayalı olarak nota değerleri üretmek ve çıktı vermek için bir algoritma oluşturulur.

İkinci dereceden bir Markov zinciri, ikinci tabloda belirtildiği gibi mevcut durum ve ayrıca önceki durum dikkate alınarak tanıtılabilir. Daha yüksek düzeydeki, n'inci sıradaki zincirler, belirli notaları birlikte "gruplandırma" eğilimi gösterirken, bazen diğer kalıplara ve dizilere "parçalanır". Bu üst düzey zincirler, birinci dereceden bir sistem tarafından üretilen 'amaçsız gezinme' yerine, bir cümle yapısı duygusuyla sonuçlar üretme eğilimindedir.

Örneğin, Tra-la-Lyrics sistemi , belirli bir ezgi için Portekizce şarkı sözleri üretir. Bu sadece her bir heceyi ezgideki bir nota ile eşleştirmeyi değil, aynı zamanda kelimenin vurgusunu ezginin güçlü vuruşlarıyla eşleştirmeyi de içerir.

Pablo Gervás , belirli bir girdi metninin şiirsel formülasyonlarını, mevcut şiirlerin durum tabanından alınan şiirsel parçaların bir bileşimi aracılığıyla oluşturmak için durum tabanlı çıkarsama (CBR) yaklaşımını kullanan, ASPERA adlı bir sistem geliştirmiştir. ASPERA durum tabanındaki her şiir parçasına, parçanın anlamını ifade eden bir mensur açıklama eklenir ve bu nesir dizisi, her parça için anahtar görevi üstlenir. Daha sonra bu parçaları iyi biçimlendirilmiş bir şiirsel yapı hâline getirmek için ölçü kurallarından yararlanılır.

Sardonicus veya Aristoteles gibi çevrimiçi mecazi ifade üretme sistemleri, belirli bir amaç için mecazi sözcükler önerebilir (örneğin, kişiye hoş gelen bir bakışı tanımlamak için "tatlı" sözcüğünü kullanabilir).