Creare melodie da ritmi semplici

La musica è una parte importante della cultura umana. Può esprimere sentimenti, unire le persone e persino raccontare storie. Con l'avvento della tecnologia, creare musica è diventato più facile che mai. Questo progetto usa metodi informatici avanzati per aiutare chiunque a creare le proprie melodie usando ritmi semplici.

#Capire le Basi

Alla base della musica c'è una combinazione di ritmi, melodie e armonia. I ritmi sono suoni regolari che stabiliscono il battito della musica. Le melodie sono sequenze di note che trasmettono emozione e significato. L'armonia è il modo in cui le diverse note lavorano insieme per creare un suono più pieno.

Per molti, comporre musica può sembrare difficile. Tuttavia, il nostro progetto rende semplice per chiunque creare le proprie melodie. Basta battere qualche ritmo su una tastiera e il programma genererà una melodia basata su quei ritmi.

#Come Funziona

Questo progetto utilizza il deep learning, una forma di intelligenza artificiale che aiuta i computer a imparare dai dati. Abbiamo progettato metodi che prendono i ritmi in input e li trasformano in melodie. I tre metodi principali su cui abbiamo lavorato sono:

1. LSTM con Attenzione Completa: Questo metodo guarda all'intera sequenza di input e presta attenzione alle parti importanti. Aiuta a ricordare sequenze musicali più lunghe.

2. LSTM con Attenzione Locale: Questo metodo si concentra su una parte più piccola dell'input alla volta, rendendolo più facile da gestire. Impara in modo efficiente a creare melodie corrispondenti ai ritmi.

3. Transformer con Rappresentazione della Posizione Relativa: Questo è un modello più avanzato che esamina le relazioni tra le diverse parti della sequenza in input. Aiuta a catturare connessioni a lungo raggio e può produrre musica di alta qualità.

Utilizzando questi metodi, chiunque può produrre musica semplicemente battendo sulla tastiera o modificando i ritmi esistenti.

#Modelli di Generazione Musicale

Abbiamo visto altri progetti che utilizzano modelli informatici per creare musica, ma nessuno si è concentrato specificamente sulla generazione di melodie dai ritmi. I metodi tradizionali spesso usano teorie musicali complesse, ma il nostro approccio semplifica il processo.

Utilizzando un dataset di esecuzioni al pianoforte, abbiamo addestrato i nostri modelli a comprendere e generare melodie. I dati di addestramento erano costituiti da file MIDI, che sono file digitali che memorizzano informazioni musicali. I nostri modelli hanno imparato i modelli nella musica per generare nuove melodie.

#Preparazione dei Dati

Per iniziare, dovevamo preparare i nostri dati musicali. I file MIDI contengono vari eventi, come l'inizio e la fermata delle note, che devono essere organizzati in modo utile. Abbiamo elaborato i dati per semplificare il modo in cui il modello vede la musica.

Invece di gestire gruppi di note tutte insieme, abbiamo scomposto la musica in note singole con spazi tra di esse. Questo consente al modello di elaborare e generare musica in modo più efficace.

#Generare Musica

Gli utenti possono interagire con il nostro programma per creare musica. Possono battere ritmi sulla tastiera, e il programma tradurrà quelli in una sequenza di note. Questa interazione semplice consente a chiunque di generare una melodia senza sforzo.

Inoltre, gli utenti hanno la possibilità di modificare un brano musicale che gli piace cambiando i suoi ritmi. Questa funzione permette di essere creativi nel ridefinire la musica esistente in qualcosa di nuovo.

#Confronto dei Metodi

Abbiamo creato un modello standard da usare come base per il confronto. Questo modello semplice generava musica solo in base ai ritmi in input senza considerare informazioni future. Anche se poteva produrre suoni, spesso non riusciva a creare melodie con profondità o struttura.

Attraverso i nostri metodi migliorati, abbiamo notato miglioramenti significativi. Il metodo LSTM con Attenzione Completa ha prodotto melodie con maggiore coerenza. Il modello di Attenzione Locale ha offerto una maggiore facilità di addestramento pur continuando a creare suoni di alta qualità. Infine, il metodo Transformer ha fornito la migliore comprensione delle lunghe sequenze ma a volte mancava di dettagli locali.

#Risultati

Dopo aver valutato i nostri metodi, abbiamo visto che ognuno aveva i suoi punti di forza. Il modello di Attenzione Locale ha prodotto i pezzi musicalmente più interessanti con combinazioni ricche di note. Tuttavia, ha faticato a mantenere schemi a lungo termine. Al contrario, il modello Transformer ha ottenuto grandi risultati nella coerenza a lungo raggio ma a volte trascurava dettagli più fini.

Abbiamo anche riprodotto le melodie generate per valutarne la qualità. La valutazione si è basata sulla varietà di note, sull'armonia della loro sequenza e sulla fluidità generale. I risultati hanno mostrato che i modelli migliorati hanno significativamente aumentato la qualità complessiva della musica rispetto alla nostra base di partenza.

#Direzioni Future

I metodi attuali forniscono una solida base per la generazione musicale, ma c'è sempre spazio per miglioramenti. Un'area da esplorare è raccogliere feedback dagli utenti. Condurre studi sugli utenti può aiutarci a capire come i musicisti principianti e professionisti percepiscono la musica generata.

Inoltre, espandere da note singole a includere accordi potrebbe arricchire ulteriormente le melodie e aumentare la complessità della musica prodotta. Questo permetterebbe agli utenti di creare pezzi ancora più elaborati.

#Conclusione

Questo progetto consente alle persone, sia ai musicisti esperti che ai principianti, di creare la propria musica. Trasformando semplici ritmi in melodie, abbattiamo le barriere alla composizione musicale. I nostri modelli mostrano progressi significativi nella generazione musicale dai ritmi, mostrando risultati promettenti in termini di varietà e struttura. Mentre continuiamo a sviluppare e migliorare questi metodi, non vediamo l'ora di portare la gioia della creazione musicale a un numero sempre maggiore di persone.