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Pesquisadores israelenses criam IA capaz de escrever solos de jazz personalizados

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Autoria de M.Sc. os alunos Nadav Bhonker e Shunit Haviv Hakimi, junto com seu orientador Prof. Ran El-Yaniv na Faculdade de Ciências da Computação Henry e Marilyn Taub do Technion-Institute of Technology, o artigo indica que é possível modelar e otimizar personalizado preferências de jazz.
Aprender a gerar música é um desafio contínuo no mundo da inteligência artificial (IA). Uma tarefa ainda mais difícil é a criação de peças musicais que correspondem às preferências específicas do ser humano.

No projeto BebopNet, Bhonker e Haviv Hakimi, ambos músicos de jazz amadores, concentraram-se em improvisações de jazz personalizadas, baseadas em símbolos e monofônicas com restrições de harmonia.

Para cumprir seu objetivo, eles introduziram um pipeline que consiste em três etapas:

Primeiro, os pesquisadores treinaram o BebopNet, um modelo de linguagem musical, para ser capaz de gerar improvisações simbólicas de saxofone jazz para qualquer progressão de acordes.

Para construir seu conjunto de dados inicial, os pesquisadores usaram centenas de solos de jazz originais executados por gigantes do saxofone, incluindo Charlie Parker, Stan Getz, Sonny Stitt e Dexter Gordon.

O artigo também apresenta uma “análise de plágio” que compara todos os músicos apresentados e o BebopNet para avaliar a originalidade do solo.

Em segundo lugar, a IA começa a reunir um conjunto de dados pessoais para o usuário, treinando uma métrica de preferência pessoal para prever notas que refletem o gosto pessoal único do usuário.

Cada usuário é apresentado a improvisações de jazz que ele deve avaliar de acordo com sua preferência, após o que um modelo de regressão é usado para prever o gosto do usuário.

Finalmente, o modelo usa um processo chamado “busca por feixe” para otimizar o processo de geração de notas para se adequar ao gosto específico do usuário.

“Embora nossos solos gerados por computador sejam localmente coerentes e muitas vezes interessantes ou agradáveis, eles não têm as qualidades dos solos de jazz profissionais relacionados à estrutura geral, como desenvolvimento de motivos e variações”, disseram os autores.

El-Yaniv disse que espera superar esse desafio em pesquisas futuras. Modelos preliminares baseados em um conjunto de dados menor eram substancialmente mais fracos, e é possível que um conjunto de dados maior fosse um modelo substancialmente melhor.

No entanto, para obter um conjunto tão grande, pode ser necessário abandonar a abordagem simbólica e confiar em gravações de áudio, que podem ser reunidas em quantidades muito maiores.

Fonte: https://www.jpost.com/jpost-tech/israeli-researchers-create-ai-capable-of-writing-personalized-jazz-solos-648694

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