¿Qué tan difícil sería hacer un generador de música EDM artificial?

Probablemente no sea demasiado difícil, si elimina la restricción de que la canción sea un éxito.

La mejor música probablemente solo la harán músicos humanos, pero probablemente puedas enseñarle a una computadora a generar sonidos que se parezcan vagamente a la música EDM.

Aquí hay dos formas en las que lo haría:

Algoritmos genéticos

Identifique las capas de una canción de EDM, los diversos ritmos y efectos de sonido, y trátelos como genes distintos. Las canciones se convierten en organismos virtuales hechos de estos genes.

Comienzas creando canciones aleatorias basadas en ciertos genes, y luego las canciones comparten genes, se reproducen y evolucionan.

Periódicamente, eliminas las canciones que son muy diferentes de las canciones existentes hasta que obtienes un montón de canciones que suenan vagamente como interpretaciones sueltas de las canciones existentes que le diste.

En algún momento, querrás una forma más sofisticada de matar las canciones malas, algo que identifique qué es una buena canción, sin que tus algoritmos repitan las canciones existentes. Sin embargo, el enfoque ingenuo que he descrito probablemente puede llevarte al 60% o 70% a una canción que es … no aleatoria.

Cadenas de Markov

Las cadenas de Markov son un sistema matemático que hace que sea bastante fácil crear oraciones generadas por computadora que parezcan reales. Es la tecnología que el software le gusta ¿Qué diría? usos.

No estoy tan seguro sobre este método, pero es posible que pueda usar las cadenas de Markov para generar notas de canciones o alguna otra representación musical que suene como una combinación de canciones EDM existentes.

No estoy tan seguro acerca de las cadenas de Markov, ya que solo pueden manejar música monofónica (melodías) u homofónica (secuencias de acordes). Y la música más interesante es polifónica (múltiples voces, múltiples hilos de música entrelazándose).

Vale la pena mirar es el trabajo de David Cope. Una vez vi a Doug Hofstadter hacer una presentación sobre el trabajo de Cope a finales de los 90. Cosas fascinantes

Enlace a la página de David Cope: principal

Cita del enlace: “Si bien parte de la música compuesta con este enfoque tuvo bastante éxito, la mayor parte de su producción fue igualmente poco interesante e insatisfactoria. Tener un intermediario, yo mismo, formó conjuntos abstractos de reglas para la composición que parecía artificial e innecesariamente premeditante”. bueno, tener que codificar nuevos conjuntos de reglas para cada nuevo estilo encontrado resultó desalentador. Por lo tanto, revisé el programa para crear una nueva salida de música almacenada en una base de datos. Mi idea era que cada trabajo de música contiene un conjunto de instrucciones para crear diferentes pero replicaciones altamente relacionadas de sí mismo. Estas instrucciones, interpretadas correctamente, pueden conducir a descubrimientos interesantes sobre la estructura musical y, con suerte, crear nuevas instancias de música estilísticamente fiel. Mi razonamiento para descubrir tales instrucciones se basó, en parte, en el concepto de recombinancy. Recombinancy se puede definir simplemente como un método para producir nueva música mediante la recombinación de música existente en un nuevo registro sucesiones icas. Describo este proceso en detalle en mi libro Experimentos en inteligencia musical (1996) “.

Al menos una start-up (que no puedo nombrar) ya tiene tecnología que puede analizar una canción y decir si es probable que sea un éxito o no.

También hay productos como “Band in a Box” que tomarán una progresión de acordes de una canción popular y crearán una nueva canción que tiene muchas de las mismas características.

Un aspecto importante de generar canciones exitosas es saber qué atributos de una canción son importantes para saber si se convertirá o no en un éxito. Puede resolver esto hablando con “expertos” o puede resolverlo utilizando el aprendizaje automático.

Hasta cierto punto, convertirse en un éxito no se trata solo de la canción; También es un ejercicio de promoción / marketing / posicionamiento / lanzamiento, etc., que el generador de música EDM no puede controlar.

Primero, debe comprender que EDM tiene mucho más que el aspecto musical. Una buena parte del éxito de una pista está en su producción de audio: lograr que el bajo y la percusión trabajen juntos y suenen bien a frecuencias específicas (solo un ejemplo de cientos potenciales). La “física” de una pista EDM se considera desde el principio. ¿Cuántos músicos sabes que usan esta tabla para determinar en qué tecla escribir en función de la frecuencia con la que suena mejor un parche de bajo en particular? Frecuencias de notas musicales, A4 = 440 Hz

Puede copiar nota por nota cualquier canción exitosa actualmente en el top 10 de Beatport, pero a menos que sea un ingeniero de audio profesional y pueda hacer que suene como debería en un entorno de club, todos los algoritmos en el mundo no importarán.

De hecho, hasta cierto punto “cómo suena” tiene prioridad sobre el arte musical.

Además, “EDM” es un término general para una gran variedad de géneros musicales muy diferentes … cada uno con su propio subconjunto de reglas “no escritas” que cambian tan rápido como la posición de Donald Trump sobre un tema.

Personalmente, creo que tratar de cuantificar el arte de la música, un concepto muy humano que artistas, músicos y productores han estudiado y trabajado duro durante la mayor parte de sus vidas en algo como el aprendizaje automático, es algo irrespetuoso. Solo mi humilde opinión.

Algunas ideas: técnicas de generación de música procesal
Nombre del campo: composición algorítmica