Avanzare nella armonizzazione delle melodie con un contesto emotivo

L’armonizzazione della melodia è un modo per aggiungere accordi a una melodia. L'obiettivo è rendere la musica più interessante ed esprimere emozioni. Questo processo è fondamentale per aiutare i computer a creare musica che sembri umana, ispirando i compositori e risultando utile nell’intrattenimento e nell’educazione.

Molti modelli precedenti utilizzavano un tipo di rete neurale chiamata Long Short-Term Memory (LSTM) per creare accordi basati su melodie. Tuttavia, questi modelli spesso producevano risultati simili per la stessa melodia e non si concentravano su come le emozioni influenzino la musica. Recentemente, è stato usato un modello diverso chiamato variational autoencoder (VAE) per creare armonie più varie. Ma questi studi spesso trascurano il contesto emotivo della musica.

Usare il deep learning per generare musica basata sulle emozioni è diventato di moda. La maggior parte delle ricerche si è concentrata sulla creazione di musica da zero basata sulle emozioni. Non molti studi hanno esaminato come le emozioni influenzano la generazione di parti musicali, come aggiungere armonie alle melodie.

Capire come le emozioni influenzano l’armonizzazione delle melodie è essenziale. Ci sono due idee principali: prima di tutto, se le armonie esprimono emozioni diverse, potrebbe essere possibile cambiare l’emozione complessiva di un pezzo generando accordi che si adattano a un'emozione specifica. Secondo, a volte è difficile riconoscere l’emozione trasmessa dalle armonie, e comprendere il contesto emotivo può aiutare a creare armonie migliori.

Per affrontare questo problema, è stato sviluppato un nuovo modello chiamato Hierarchical Variational Autoencoder (LHVAE). Questo modello LHVAE tiene conto delle condizioni emotive e le combina con diversi livelli di informazioni musicali per creare armonie migliori e più varie. Il modello include anche un vettore di contesto melodico per relazionare meglio melodie e armonie.

#Armonizzazione della Melodia

L'armonizzazione della melodia è un metodo per generare progressioni di accordi basate su una melodia data. Il processo mira a creare armonie che migliorino la melodia e aggiungano profondità emotiva. Oltre a migliorare la creatività musicale, l’armonizzazione della melodia può supportare l’insegnamento della musica e migliorare l’intrattenimento.

Sono stati creati molti modelli di rete neurale per l’armonizzazione della melodia, ma spesso producono risultati limitati per lo stesso input. Utilizzando le reti LSTM, i ricercatori volevano creare armonie più coinvolgenti, ma molti modelli non hanno considerato come le emozioni impattino la creazione musicale.

Il contesto emotivo della musica richiede attenzione precisa nell’armonizzazione della melodia. Le disposizioni armoniche possono mostrare emozioni distintive, e usare emozioni specificate nelle armonie può alterare il sentimento dell'intero pezzo musicale. Quando l'emozione dell'armonia è difficile da discernere, le condizioni emotive possono aiutare a produrre armonie migliori.

Le ricerche passate si sono concentrate su questi punti, suggerendo che le condizioni emotive influenzano positivamente gli esiti dell’armonizzazione della melodia. Tuttavia, non ci sono stati esperimenti sufficienti per confermare che le melodie siano le principali fonti di espressione emotiva nella musica, piuttosto che le armonie.

#Modello Proposto

Per affrontare le lacune nel lavoro precedente, è stato creato LHVAE per valutare come le condizioni emotive influenzano la generazione delle armonie e migliorare la varietà delle progressioni armoniche. Il modello utilizza una struttura gerarchica, consentendo distintivi livelli di influenza emotiva sulle armonie.

Il modello LHVAE riconosce che melodie e armonie devono lavorare insieme per creare un'esperienza musicale coesa. Il modello cattura le emozioni nella musica includendo fattori emotivi a diversi livelli, assicurando che le emozioni siano rappresentate in modo efficace.

#Rappresentazione Musicale

In LHVAE, la musica è rappresentata utilizzando un formato basato su eventi. Ogni nota nella melodia è descritta da due componenti: altezza e durata. Un accordo è rappresentato combinando informazioni sul tipo di accordo e sul tono fondamentale. Questa rappresentazione strutturata consente al modello di comprendere la musica e generare accordi con precisione.

Il modello contiene anche diversi tipi di Variabili Latenti che aiutano a catturare le dinamiche emotive a vari livelli. Queste variabili aiutano il modello a imparare dalla musica e a creare armonie appropriate.

#Metodologia

Il modello LHVAE funziona analizzando una sequenza melodica e predicendo la corrispondente sequenza di accordi. Utilizza variabili latenti per modellare le condizioni emotive sia a livello di pezzo che di battuta. Ogni livello influenza la generazione degli accordi, consentendo output più sfumati.

Il modello si basa sull’inferenza variabile per calcolare quanto siano probabili gli accordi generati rispetto ai pezzi originali. Stimando la probabilità degli accordi generati, il modello migliora continuamente i suoi risultati di armonizzazione.

Inoltre, il modello incorpora un vettore di contesto melodico, permettendo di considerare le caratteristiche specifiche delle melodie durante la generazione degli accordi. Questo aiuta a creare un miglior abbinamento tra le melodie e le armonie aggiunte.

#Esperimenti

Per valutare LHVAE, è stato utilizzato un dataset con contenuto emotivo etichettato. I ricercatori hanno confrontato le prestazioni di LHVAE con altri modelli LSTM per verificare quanto bene generasse armonie. L'attenzione era focalizzata nel determinare se cambiare gli accordi avrebbe anche alterato l'emozione complessiva percepita della musica.

Gli esperimenti hanno dimostrato che LHVAE produceva risultati migliori rispetto ad altri metodi. I ricercatori hanno valutato la musica generata utilizzando vari parametri, inclusa la corrispondenza degli accordi con le melodie e la varietà delle armonie generate.

Hanno anche condotto valutazioni soggettive, raccogliendo feedback da persone che ascoltavano la musica per vedere se potessero identificare le emozioni espresse nelle armonie generate. Questo feedback ha fornito importanti spunti sull'efficacia emotiva degli accordi generati.

#Risultati

I risultati della valutazione hanno messo in evidenza che il modello poteva generare armonie diverse mantenendo il collegamento generale con la melodia. Ha dimostrato che LHVAE era efficace nel catturare il contesto emotivo in un modo che i modelli precedenti non facevano.

Tuttavia, i risultati hanno anche rivelato un punto significativo: cambiare semplicemente gli accordi non influenzava in modo significativo l'emozione complessiva percepita dagli ascoltatori. Questo indica che musicisti e compositori potrebbero dover considerare più di semplici strutture di accordi quando esprimono temi emotivi nella musica.

#Conclusione

LHVAE è stato un passo avanti nel perfezionare il processo di armonizzazione della melodia. Combinando condizioni emotive con una struttura gerarchica, il modello è stato in grado di produrre armonie sia coinvolgenti che varie. Ha dimostrato che il contesto emotivo gioca un ruolo nella qualità delle armonie generate. Tuttavia, ha concluso che semplicemente modificare gli accordi potrebbe non cambiare l'emozione percepita di un pezzo.

Nei futuri sforzi, i ricercatori intendono utilizzare modelli basati su transformer per esplorare fattori emotivi più profondi nella musica. Puntano a indagare ulteriori elementi della musica, come tempo e densità delle note, per migliorare la creazione musicale guidata dalle emozioni. L’obiettivo rimane quello di creare musica che risuoni più profondamente con le emozioni umane, offrendo a musicisti e ascoltatori esperienze musicali più ricche.