Automatic Music Composition using Answer Set Programming

Music composition used to be a pen and paper activity. These these days music is often composed with the aid of computer software, even to the point where the computer compose parts of the score autonomously. The composition of most styles of music is governed by rules. We show that by approaching the automation, analysis and verification of composition as a knowledge representation task and formalising these rules in a suitable logical language, powerful and expressive intelligent composition tools can be easily built. This application paper describes the use of answer set programming to construct an automated system, named ANTON, that can compose melodic, harmonic and rhythmic music, diagnose errors in human compositions and serve as a computer-aided composition tool. The combination of harmonic, rhythmic and melodic composition in a single framework makes ANTON unique in the growing area of algorithmic composition. With near real-time composition, ANTON reaches the point where it can not only be used as a component in an interactive composition tool but also has the potential for live performances and concerts or automatically generated background music in a variety of applications. With the use of a fully declarative language and an "off-the-shelf" reasoning engine, ANTON provides the human composer a tool which is significantly simpler, more compact and more versatile than other existing systems. This paper has been accepted for publication in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP).Comment: 31 pages, 10 figures. Extended version of our ICLP2008 paper. Formatted following TPLP guideline

A Functional Taxonomy of Music Generation Systems

Digital advances have transformed the face of automatic music generation since its beginnings at the dawn of computing. Despite the many breakthroughs, issues such as the musical tasks targeted by different machines and the degree to which they succeed remain open questions. We present a functional taxonomy for music generation systems with reference to existing systems. The taxonomy organizes systems according to the purposes for which they were designed. It also reveals the inter-relatedness amongst the systems. This design-centered approach contrasts with predominant methods-based surveys and facilitates the identification of grand challenges to set the stage for new breakthroughs.Comment: survey, music generation, taxonomy, functional survey, survey, automatic composition, algorithmic compositio

AI Methods in Algorithmic Composition: A Comprehensive Survey

Algorithmic composition is the partial or total automation of the process of music composition by using computers. Since the 1950s, different computational techniques related to Artificial Intelligence have been used for algorithmic composition, including grammatical representations, probabilistic methods, neural networks, symbolic rule-based systems, constraint programming and evolutionary algorithms. This survey aims to be a comprehensive account of research on algorithmic composition, presenting a thorough view of the field for researchers in Artificial Intelligence.This study was partially supported by a grant for the MELOMICS project (IPT-300000-2010-010) from the Spanish Ministerio de Ciencia e Innovación, and a grant for the CAUCE project (TSI-090302-2011-8) from the Spanish Ministerio de Industria, Turismo y Comercio. The first author was supported by a grant for the GENEX project (P09-TIC- 5123) from the Consejería de Innovación y Ciencia de Andalucía

Comparison Structure Analysis

This study presents an automatic, computer-aided analytical method called Comparison Structure Analysis (CSA), which can be applied to different dimensions of music. The aim of CSA is first and foremost practical: to produce dynamic and understandable representations of musical properties by evaluating the prevalence of a chosen musical data structure through a musical piece. Such a comparison structure may refer to a mathematical vector, a set, a matrix or another type of data structure and even a combination of data structures. CSA depends on an abstract systematic segmentation that allows for a statistical or mathematical survey of the data. To choose a comparison structure is to tune the apparatus to be sensitive to an exclusive set of musical properties. CSA settles somewhere between traditional music analysis and computer aided music information retrieval (MIR). Theoretically defined musical entities, such as pitch-class sets, set-classes and particular rhythm patterns are detected in compositions using pattern extraction and pattern comparison algorithms that are typical within the field of MIR. In principle, the idea of comparison structure analysis can be applied to any time-series type data and, in the music analytical context, to polyphonic as well as homophonic music. Tonal trends, set-class similarities, invertible counterpoints, voice-leading similarities, short-term modulations, rhythmic similarities and multiparametric changes in musical texture were studied. Since CSA allows for a highly accurate classification of compositions, its methods may be applicable to symbolic music information retrieval as well. The strength of CSA relies especially on the possibility to make comparisons between the observations concerning different musical parameters and to combine it with statistical and perhaps other music analytical methods. The results of CSA are dependent on the competence of the similarity measure. New similarity measures for tonal stability, rhythmic and set-class similarity measurements were proposed. The most advanced results were attained by employing the automated function generation – comparable with the so-called genetic programming – to search for an optimal model for set-class similarity measurements. However, the results of CSA seem to agree strongly, independent of the type of similarity function employed in the analysis.Tämä tutkimus esittelee uuden musiikkianalyyttisen metodin, vertailurakenneanalyysin (VRA, engl. Comparison Structure Analysis, CSA), jonka avulla voidaan analysoida musiikin eri ulottuvuuksia, kuten harmoniaa tai rytmiä. VRA:n ideana on mitata tietyn ennalta valitun musiikillisen rakenteen, vaikkapa jonkin sävelasteikon, vallitsevuutta musiikin kullakin ajanhetkellä. Tämä edellyttää kolmea asiaa. Ensiksi, intuitiivisesti tai muulla tavoin valittu musiikillinen piirre, jota tässä kutsutaan yleisesti vertailurakenteeksi, on esitettävä matemaattisessa muodossa, esimerkiksi matemaattisen avaruuden vektorina. Vertailurakenne voidaan muodostaa myös useiden eri tyyppisten, musiikin eri ulottuvuuksiin liittyvien tietorakenteiden yhdistelmänä. Toiseksi, analysoitava musiikillinen data, esimerkiksi musiikista muodostetut sävelluokat (C:stä H:hon), on pystyttävä ryhmittelemään vastaavantyyppisiksi objekteiksi. Lisäksi tarvitaan vielä matemaattinen funktio, joka kykenee mittaamaan valitun vertailurakenteen ja musiikista ryhmiteltyjen segmenttien välistä samankaltaisuutta tai vastaavasti, etäisyyttä. Toisin sanoen, VRA:ssa verrataan valittua vertailurakennetta, esimerkiksi diatonista asteikkoa, kaikkiin musiikista segmentoituihin vastaavantyyppisiin objekteihin. Mittaustulokset saadaan lukuarvoina yleensä välillä 0–1, jossa arvo 1 voi – mittausfunktion luonteesta riippuen – tarkoittaa joko täydellistä samankaltaisuutta tai suurinta mahdollista etäisyyttä. Havainnollisena analyysin kohteena voisimme kuvitella länsimaista taidemusiikkia edustavan sävellyksen, jossa siirrytään keskiaikaisesta diatonisesta musiikista historiallisesti ja tyylillisesti kohti 1900-luvun atonaalista musiikkia. Mikäli tässä tapauksessa vertailurakenteena käytettäisiin mainittua diatonista asteikkoa, VRA paljastaisi musiikissa korvinkin havaittavan ei-diatonisoitumisen. Tulosten esittämisellä esimerkiksi ajallisia muutoksia esittävin mittauskäyrin tai luokittelua havainnollistavin keskiarvopistein on merkittävä asema analyysissa. VRA sijoittuu perinteisen musiikkianalyysin ja tietokonetta hyödyntävien musiikin sisältöhakuun (music information retrieval, MIR) keskittyvien tekniikoiden välimaastoon. Sen avulla voidaan tunnistaa ja mitata perinteiselle musiikkianalyysille tyypillisia kohteita kuten karakteristisia rytmejä, sävelluokkajoukkoja, joukkoluokkia, tonaliteetteja ja käänteiskontrapunkteja soveltamalla MIR:lle tyypillisiä segmentointi- ja vertailualgoritmeja. Vertailurakenneanalyysin suurimmaksi haasteeksi on osoittautunut musiikillisten segmenttien muodostamiseen tarvittavan automaattisen algoritmin kehittäminen. Voidaan näet osoittaa, että sama musiikillinen data on useimmiten mahdollista segmentoida – musiikillisesti mielekkäästi – monella eri tavalla. Silloin, kun kyse on harmoniaan liittyvistä objekteista, tehtävä on erityisen haastava, sillä tällöin musiikin säveltapahtumia joudutaan tarkastelemaan niin ajallisessa kuin vertikaalisessakin suunnassa. Musiikin tonaalisuudessa ja sävelluokkasisällössä tapahtuvien muutosten analysoimista varten tässä tutkimuksessa kehitettiinkin kaksi erilaista segmentointialgoritmia, jotka muodostavat musiikillisesta datasta osin limittäisiä sävelluokkajoukkoja. Metodien erilaisuudesta huolimatta ‘herkkyysanalyysillä’ voitiin osoittaa, että molemmat menetelmät ovat hyvin vähän riippuvaisia syötetyn datan luonteesta; niiden avulla saadut tulokset olivat hyvin samankaltaisia. VRA:lla saatuja tuloksia voidaan edelleen tarkastella myös tilastollisen merkitsevyyden näkökulmasta. Koska VRA:lla pystytään havaitsemaan musiikin eri dimensioissa tapahtuvia muutoksia, tämän johdannaisena voidaan tutkia myös sitä, missä määrin jokin sävellys on tyylillisesti koherentti verrattuna johonkin toiseen sävellykseen eli kummassa muutokset ovat tarkasteltavan ominaisuuden suhteen keskimäärin pienemmät ja kummassa suuremmat. Lisäksi VRA tarjoaa mahdollisuuden musiikin luokitteluun saatujen mittausarvojen perusteella: mitä enemmän musiikillisia parametrejä ja useampia vertailurakenteita analyysissa hyödynnetään, sitä tarkemmin sävellyksiä voidaan luokitella. Niinpä VRA:n keinoja voidaan tulevaisuudessa kuvitella käytettävän myös musiikin sisältöhakuun (MIR). Tällaisessa tapauksessa vertailurakenne tai -rakenteet voitaisiin ‘laskea’ musiikillisesta datasta suoraan jollakin matemaattisella menetelmällä – kuten pääkomponenttianalyysilla – etukäteen suoritettavan intuitiivisen valinnan sijaan. Tutkimuksen tuloksiin lukeutuvat myös useat VRA:n tarpeisiin kehitetyt samankaltaisuusmittarit. Näistä mielenkiintoisin lienee sävelluokkajoukkojen välisen samankaltaisuuden mittaamiseen kehitetty funktio expcos, joka löytyi ns. geneettisen ohjelmoinnin avulla. Mainitussa kokeessa tietokoneella generoitiin arviolta n. 800 000 samankaltaisuusmittaria, joiden tuottamia tuloksia verrattiin ihmisten tekemiin samankaltaisuusarvioihin. Niistä n. 450 osoittautui käyttökelpoiseksi. Sensitiivisyysanalyysi osoitti, että em. funktio paitsi korreloi voimakkaammin empiiristen samankaltaisuusarvioiden kanssa, on VRA:ssa myös robustimpi kuin kenties tunnetuin samaan tarkoitukseen kehitetty funktio, REL (David Lewin, 1980). Käytännössä tällä ei ole kuitenkaan merkitystä: REL toimii VRA:ssa aivan yhtä hyvin kuin expcos. VRA:n avulla musiikkia tarkastellaan ikään kuin jonkinlaisena tilastollisena sävelmassana, eikä se niin muodoin kykene kertomaan siitä, miten analysoitava musiikki on yksityiskohtien tasolla sävelletty; perinteiset musiikkianalyysimenetelmät pureutuvat tehtävään paremmin. Toisaalta, tämä ei ole VRA:n tarkoituskaan vaan päinvastoin, sen avulla sävellysten muodosta pystytään muodostamaan laajoja yleiskuvia, jotka ovat useimmiten havaintokykymme ulottumattomissa. Vertailurakenneanalyysi on hyvin joustava menetelmä. Mikään ei nimittäin estä tarkastelemasta musiikin eri dimensioista saatuja mittaustuloksia keskenään ja näin etsimästä niiden välisiä yhteyksiä. Lisäksi menetelmän periaatteita voitaisiin kuvitella käytettävän yleisemminkin, esimerkiksi linnunlaulun muodon tarkasteluun tai vaikkapa jokipuron solinasta löytyvien toistuvien jaksojen havainnointiin. VRA:n periaatteita voidaankin soveltaa mihin tahansa numeerisesti diskreettiin muotoon saatettuun aikasarjaan.Siirretty Doriast

Melody Harmonization

Vedci z oboru informačných technológií oddávna považovali hudbu za obzvlášť zaujímavé umenie. Pravdou je, že história hudby tvorenej počítačom je skoro tak dlhá ako história počítačovej vedy. Programy pre komponovanie, alebo tvorenie hudby" na rôznych úrovniach procesu kompozície boli vyvíjané už od 50tych rokov minulého storočia. Táto bakalárska práca uvádza hlavné prístupy v oblasti automatickej harmonizácie t.j. Problém produkovania hudobného aranžmá (nôt) z daných melódií, a sústreďuje sa na najpoužívanejšie techniky jeho riešenia. Hlavným cieľom tejto práce je návrh a implementácia softvérového systému pre automatickú harmonizáciu, ktorý by mal byť schopný naučiť sa pravidlá harmónie z databázy midi súborov. V tejto práci popíšem existujúce harmonizačné systémy a ďalej sa zameriam hlavne na princípy strojového učenia - teóriu a aplikáciu umelých neurónových sietí a ich použitie pre harmonizáciu.Computer scientists have long been considering music as a particularly interesting art Indeed, the history of computer music is almost as long as the history of computer science. Programs to compose music, or to make music" at various levels of the composition process have been designed since the 50s. This bachelor's thesis surveys the main approaches in the field of automatic harmonization, i.e. the problem of producing musical arrangements (scores) from given melodies, and focuses on the most widely used techniques to do so. The main goal of this paper is the issue of design and implementation of a software system for an automatic music harmonization which should learn the rules of harmony from the database of midi file. In the paper. In this thesis I describe existing systems for harmonization and furthermore I focus mainly on principles of machine learning - theory and application of Artificial Neural Networks and their use for harmonization.

Music Learning with Massive Open Online Courses

Steels, Luc et al.-- Editors: Luc SteelsMassive Open Online Courses, known as MOOCs, have arisen as the logical consequence of marrying long-distance education with the web and social media. MOOCs were confidently predicted by advanced thinkers decades ago. They are undoubtedly here to stay, and provide a valuable resource for learners and teachers alike. This book focuses on music as a domain of knowledge, and has three objectives: to introduce the phenomenon of MOOCs; to present ongoing research into making MOOCs more effective and better adapted to the needs of teachers and learners; and finally to present the first steps towards 'social MOOCs’, which support the creation of learning communities in which interactions between learners go beyond correcting each other's assignments. Social MOOCs try to mimic settings for humanistic learning, such as workshops, small choirs, or groups participating in a Hackathon, in which students aided by somebody acting as a tutor learn by solving problems and helping each other. The papers in this book all discuss steps towards social MOOCs; their foundational pedagogy, platforms to create learning communities, methods for assessment and social feedback and concrete experiments. These papers are organized into five sections: background; the role of feedback; platforms for learning communities; experiences with social MOOCs; and looking backwards and looking forward. Technology is not a panacea for the enormous challenges facing today's educators and learners, but this book will be of interest to all those striving to find more effective and humane learning opportunities for a larger group of students.Funded by the European Commission's OpenAIRE2020 project.Peer reviewe

Towards Transformational Creation of Novel Songs

We study transformational computational creativity in the context of writing songs and describe an implemented system that is able to modify its own goals and operation. With this, we contribute to three aspects of computational creativity and song generation: (1) Application-wise, songs are an interesting and challenging target for creativity, as they require the production of complementary music and lyrics. (2) Technically, we approach the problem of creativity and song generation using constraint programming. We show how constraints can be used declaratively to define a search space of songs so that a standard constraint solver can then be used to generate songs. (3) Conceptually, we describe a concrete architecture for transformational creativity where the creative (song writing) system has some responsibility for setting its own search space and goals. In the proposed architecture, a meta-level control component does this transparently by manipulating the constraints at runtime based on self-reflection of the system. Empirical experiments suggest the system is able to create songs according to its own taste.Peer reviewe