La composición algorítmica es la técnica de utilizar algoritmos para crear música .
Los algoritmos (o, al menos, conjuntos formales de reglas) se han utilizado para componer música durante siglos; Los procedimientos utilizados para trazar la dirección de voz en el contrapunto occidental , por ejemplo, a menudo pueden reducirse a una determinación algorítmica. El término puede usarse para describir técnicas de generación de música que se ejecutan sin intervención humana continua, por ejemplo mediante la introducción de procedimientos aleatorios . Sin embargo, a través de la codificación en vivo y otras interfaces interactivas, es posible un enfoque totalmente centrado en el ser humano para la composición algorítmica. [1]
Los compositores [2] utilizan algunos algoritmos o datos que no tienen relevancia musical inmediata como inspiración creativa para su música. Se han utilizado como materiales de partida algoritmos como fractales , sistemas L , modelos estadísticos e incluso datos arbitrarios (por ejemplo , cifras del censo , coordenadas SIG o mediciones de campos magnéticos ).
Los algoritmos compositivos suelen clasificarse según las técnicas de programación específicas que utilizan. Los resultados del proceso se pueden dividir en 1) música compuesta por computadora y 2) música compuesta con la ayuda de una computadora. La música puede considerarse compuesta por computadora cuando el algoritmo es capaz de tomar sus propias decisiones durante el proceso de creación.
Otra forma de ordenar algoritmos compositivos es examinar los resultados de sus procesos compositivos. Los algoritmos pueden 1) proporcionar información de notación ( partituras o MIDI ) para otros instrumentos o 2) proporcionar una forma independiente de síntesis de sonido (reproducir la composición por sí misma). También existen algoritmos que crean tanto datos de notación como síntesis de sonido.
Una forma de categorizar los algoritmos compositivos es por su estructura y la forma de procesar los datos, como se ve en este modelo de seis tipos parcialmente superpuestos: [3]
Este es un enfoque de la síntesis musical que implica "traducir" información de un medio no musical existente a un nuevo sonido. La traducción puede ser basada en reglas o estocástica . Por ejemplo, al traducir una imagen a sonido, una imagen JPEG de una línea horizontal puede interpretarse en sonido como un tono constante, mientras que una línea inclinada hacia arriba puede ser una escala ascendente. A menudo, el software busca extraer conceptos o metáforas del medio (como altura o sentimiento) y aplicar la información extraída para generar canciones utilizando las formas en que la teoría musical normalmente representa esos conceptos. Otro ejemplo es la traducción de texto a música, [4] [5] que puede abordar la composición extrayendo sentimientos (positivos o negativos) del texto utilizando métodos de aprendizaje automático como el análisis de sentimientos y representa ese sentimiento en términos de calidad de acordes, como menores. acordes (tristes) o mayores (alegres) en la producción musical generada. [6]
Los modelos matemáticos se basan en ecuaciones matemáticas y eventos aleatorios. La forma más común de crear composiciones a través de las matemáticas son los procesos estocásticos . En los modelos estocásticos una pieza musical se compone como resultado de métodos no deterministas . El proceso compositivo lo controla sólo parcialmente el compositor ponderando las posibilidades de eventos aleatorios. Ejemplos destacados de algoritmos estocásticos son las cadenas de Markov y diversos usos de las distribuciones gaussianas . Los algoritmos estocásticos se utilizan a menudo junto con otros algoritmos en diversos procesos de toma de decisiones.
La música también se ha compuesto a través de fenómenos naturales. Estos modelos caóticos crean composiciones a partir de los fenómenos armónicos e inarmónicos de la naturaleza. Por ejemplo, desde la década de 1970 los fractales se han estudiado también como modelos de composición algorítmica.
Como ejemplo de composiciones deterministas a través de modelos matemáticos, la Enciclopedia en línea de secuencias enteras ofrece una opción para reproducir una secuencia entera como música de temperamento igual de 12 tonos . (Inicialmente está configurado para convertir cada número entero en una nota en un teclado musical de 88 teclas calculando el número entero módulo 88, a un ritmo constante. Por lo tanto, 123456, los números naturales, equivalen a la mitad de una escala cromática). Como otro ejemplo, las series de intervalos se han utilizado para la composición asistida por computadora. [7]
Una forma de crear composiciones es aislar el código estético de un determinado género musical y utilizar este código para crear nuevas composiciones similares. Los sistemas basados en el conocimiento se basan en un conjunto preestablecido de argumentos que pueden usarse para componer nuevas obras del mismo estilo o género. Generalmente esto se logra mediante un conjunto de pruebas o reglas que deben cumplirse para que la composición esté completa. [8]
La música también puede examinarse como un lenguaje con un conjunto gramatical distintivo . Las composiciones se crean construyendo primero una gramática musical, que luego se utiliza para crear piezas musicales comprensibles. Las gramáticas suelen incluir reglas para la composición a nivel macro, por ejemplo armonías y ritmo , en lugar de notas individuales.
Al generar estilos bien definidos, la música puede verse como un problema de optimización combinatoria, donde el objetivo es encontrar la combinación correcta de notas de manera que se minimice la función objetivo. Esta función objetivo normalmente contiene reglas de un estilo particular, pero se puede aprender utilizando métodos de aprendizaje automático como los modelos de Markov. [9] Los investigadores han generado música utilizando una gran variedad de métodos de optimización diferentes, incluida la programación de números enteros, [10] la búsqueda de vecindad variable, [11] y métodos evolutivos como se menciona en la siguiente subsección.
Los métodos evolutivos de componer música se basan en algoritmos genéticos . [12] La composición se está construyendo mediante un proceso evolutivo . A través de la mutación y la selección natural , evolucionan diferentes soluciones hacia una pieza musical adecuada. La acción iterativa del algoritmo elimina las malas soluciones y crea otras nuevas a partir de quienes sobreviven al proceso. Los resultados del proceso son supervisados por el crítico, parte vital del algoritmo que controla la calidad de las composiciones creadas.
Los métodos evolutivos , combinados con procesos de desarrollo, constituyen el enfoque evo-devo para la generación y optimización de estructuras complejas. Estos métodos también se han aplicado a la composición musical, donde la estructura musical se obtiene mediante un proceso iterativo que transforma una composición muy simple (hecha de unas pocas notas) en una pieza compleja y completa (ya sea una partitura o un archivo MIDI). ). [13] [14]
Los sistemas de aprendizaje son programas que no tienen ningún conocimiento del género musical con el que están trabajando. En cambio, recopilan el material de aprendizaje ellos mismos a partir del material de ejemplo proporcionado por el usuario o programador. Luego, el material se procesa en una pieza musical similar al material de ejemplo. Este método de composición algorítmica está fuertemente vinculado al modelado algorítmico de estilo, [15] a la improvisación de máquinas y a estudios como la ciencia cognitiva y el estudio de redes neuronales . Assayag y Dubnov [16] propusieron un modelo de Markov de longitud variable para aprender motivos y continuaciones de frases de diferente longitud. Marchini y Purwins [17] presentaron un sistema que aprende la estructura de una grabación de audio de un fragmento de percusión rítmica utilizando agrupamiento no supervisado y cadenas de Markov de longitud variable y que sintetiza variaciones musicales a partir del mismo.
Los programas basados en un único modelo algorítmico rara vez logran crear resultados estéticamente satisfactorios. Por esa razón, a menudo se utilizan algoritmos de diferentes tipos juntos para combinar las fortalezas y disminuir las debilidades de estos algoritmos. La creación de sistemas híbridos para la composición musical ha abierto el campo de la composición algorítmica y también ha creado muchas formas nuevas de construir composiciones algorítmicamente. El único problema importante de los sistemas híbridos es su creciente complejidad y la necesidad de recursos para combinar y probar estos algoritmos. [18]
Otro enfoque, que puede denominarse composición asistida por ordenador , consiste en crear algorítmicamente determinadas estructuras para composiciones finalmente "hechas a mano". Ya en los años 60, Gottfried Michael Koenig desarrolló los programas informáticos Project 1 y Project 2 para música aleatoria , cuya producción se estructuraba sensatamente "manualmente" mediante instrucciones de interpretación. En la década de 2000, Andranik Tangian desarrolló un algoritmo informático para determinar las estructuras de eventos temporales para cánones rítmicos y fugas rítmicas, [19] [20] que luego se elaboraron en composiciones armónicas Eine kleine Mathmusik I y Eine kleine Mathmusik II ; para partituras y grabaciones ver. [21]
