Dorien Herremans

Investigador belga de música informática (nacido en 1982)

Dorien Herremans (nacida el 26 de julio de 1982) es una investigadora belga de música por computadora. Herremans es profesora asociada titular en la Universidad de Tecnología y Diseño de Singapur , ^[1] y anteriormente ocupó un puesto conjunto en el Instituto de Computación de Alto Rendimiento, A*STAR . También trabaja como instructora certificada para el NVIDIA Deep Learning Institute y es directora de SUTD Game Lab. ^[2] Antes de ir a SUTD, recibió la beca postdoctoral Marie Sklodowska-Curie en el Centro de Música Digital (C4DM) de la Universidad Queen Mary de Londres, donde trabajó en el proyecto MorpheuS: Hybrid Machine Learning – Optimization technique To Generate Structured Music Through Morphing And Fusion . ^[3] Recibió su doctorado en Economía Aplicada sobre el tema de Generación y Clasificación de Música por Computadora a través de Métodos de Investigación de Operaciones. ^{[ cita requerida ]} Se graduó como ingeniera comercial en sistemas de información gerencial en la Universidad de Amberes en 2005. Después de eso, trabajó como consultora de Drupal y fue profesora de TI en la Universidad Les Roches en Bluche, Suiza. También trabajó como 'mandaatassistent' en la Universidad de Amberes , en el dominio de gestión de operaciones, gestión de la cadena de suministro e investigación de operaciones.

El trabajo de Herremans se centra en la IA generativa de música, la minería de datos para la clasificación de música (predicción de aciertos) y otras aplicaciones novedosas en las intersecciones de la IA , el aprendizaje automático / optimización y la música. Es miembro senior del IEEE . ^[4] En 2021 fue nominada a la lista Singapore 100 Women in Technology, ^[5] y su Mustango: Controllable text-to-music Project ganó el premio SAIL Award Top 30 en la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial en Shanghái en 2024. ^[6]

Las investigaciones de Herremans sobre la predicción de éxitos de baile, la digitación automática de piano y los sistemas de generación automática de música con IA (por ejemplo, MorpheuS ) han recibido atención en la prensa popular, incluidas revistas internacionales como Motherboard de la revista Vice , ^[7] Channel News Asia's Documentary Algorithms Episode 1: "Rage Against The Machine", ^[8] The San Francisco Examiner , ^[9] la televisión nacional belga ^[10] y la radio nacional belga y francesa. ^{[11] [12]}

Publicaciones seleccionadas

• Melechovsky, J., Guo, Z., Ghosal, D., Majumder, N., Herremans, D., & Poria, S. (2024). Mustango: Toward controllable text-to-music generation. Actas de la Conferencia Anual del Capítulo Norteamericano de la Asociación de Lingüística Computacional (NAACL). Ciudad de México.
• Melechovsky, J., Roy, A. y Herremans, D. (2024). MidiCaps: un conjunto de datos MIDI a gran escala con subtítulos de texto. Actas de la Sociedad Internacional de Recuperación de Información Musical (ISMIR). San Francisco.
• Herremans D, Chuan CH, Chew E (2017). "Una taxonomía funcional de los sistemas de generación musical". ACM Computing Surveys . 50 (5): 1–30. arXiv : 1812.04186 . doi :10.1145/3108242.
• Herremans D, Chew E (2017). "MorpheuS: generación de música estructurada con patrones restringidos y tensión". IEEE Transactions on Affective Computing . 10 (4): 510–523. arXiv : 1812.04832 . doi :10.1109/TAFFC.2017.2737984.
• Chuan CH, Herremans D (abril de 2018). "Modelado de relaciones tonales temporales en música polifónica a través de redes profundas con una nueva representación basada en imágenes". Actas de la Conferencia AAAI sobre Inteligencia Artificial . 32 . doi :10.1609/aaai.v32i1.11880.
• Sturm BL, Ben-Tal O, Monaghan Ú, Collins N, Herremans D, Chew E, Hadjeres G, Deruty E, Pachet F (2019). "Investigación sobre aprendizaje automático que importa para la creación musical: un estudio de caso". Revista de investigación musical nueva . 48 (1): 36–55. doi :10.1080/09298215.2018.1515233.
• Chuan CH, Agres K, Herremans D (2020). "Del contexto al concepto: exploración de las relaciones semánticas en la música con word2vec". Computación neuronal y aplicaciones . 32 (4): 1023–1036. doi :10.1007/s00521-018-3923-1.
• Lin KW, Balamurali BT, Koh E, Lui S, Herremans D (2020). "Separación de voces cantadas mediante una red neuronal convolucional profunda entrenada mediante máscara binaria ideal y entropía cruzada". Computación neuronal y aplicaciones . 32 (4): 1037–1050. doi :10.1007/s00521-018-3933-z.
• Herremans D, Sörensen K (2013). "Composición de música de contrapunto de quinta especie con un algoritmo de búsqueda de vecindad variable". Expert Systems with Applications . 40 (16): 6427–6437. doi :10.1016/j.eswa.2013.05.071.
• Herremans D, Martens D, Sörensen K (2014). "Predicción de canciones de éxito dance". Journal of New Music Research, número especial sobre música y aprendizaje automático . 43 (3): 291–302. arXiv : 1905.08076 . doi :10.1080/09298215.2014.881888.

Referencias

1. "Dra. Dorien Herremans, profesora adjunta". Universidad de Tecnología y Diseño de Singapur .
2. "Conoce al equipo". SUTD Game Lab .
3. "Aprendizaje automático híbrido: técnicas de optimización para generar música estructurada mediante transformación y fusión". CORDIS .
4. "Dorien Herremans". IEEE . Consultado el 3 de febrero de 2022 .
5. "Lista SG100WIT 2021 - Citas". Sociedad de Computación de Singapur . Archivado desde el original el 22 de enero de 2023. Consultado el 3 de febrero de 2002 .
6. "Felicitaciones a la profesora asociada Dorien Herremans por ganar el premio SAIL WAIC Award Top 30". Tecnología y diseño de sistemas de información (ISTD) . Consultado el 27 de julio de 2024 .
7. Neal, Meghan (17 de diciembre de 2015). "Una máquina predijo con éxito las canciones dance más populares de 2015". Motherboard .
8. "Rage Against The Machine". Algoritmos . Serie 1. Episodio 1. 1 de octubre de 2018. Channel NewsAsia.
9. Smoliar, Stephen (4 de mayo de 2016). "The Bleeding Edge: The Center for New Music lanza una nueva serie de conciertos". The San Francisco Examiner – vía Elaine Chew Blog.^{[ fuente generada por el usuario ]}
10. "Op een wetenschappelijk verantwoorde manier te weten komen of je een dance-hit hebt gemaakt of niet?" [¿Le gustaría saber de forma científicamente responsable si ha hecho un éxito de baile o no?]. Reyers Laat (en holandés). 1 de diciembre de 2014 - vía Dorien Herremans.com.
11. Rozec, Thomas (26 de noviembre de 2014). "Comment prédire qu'une chanson sera un tube?" [¿Cómo se predice que una canción será un éxito?]. Información de Francia (en francés).
12. Herremans, Dorien (23 de febrero de 2013). "ANT/OR - Radio 2 - La aplicación FuX genera música en el estilo de Bach, Beethoven y Haydn" [ANT/OR - Radio 2 - La aplicación FuX genera música al estilo de Bach, Beethoven y Haydn]. YouTube (en holandés).