Algoritmos de grafos potencializam composições em deep learning
São Paulo — InkDesign News — A utilização de algoritmos de deep learning tem revolucionado várias indústrias, incluindo a composição musical. Essa técnica permite a criação de melodias de forma inovadora, utilizando conceitos de teoria dos grafos.
Arquitetura de modelo
A abordagem proposta explora caminhos eulerianos para a montagem de fragmentos musicais, onde um grafo é construído com notas e progressões melódicas. O modelo traduz os fragmentos em um grafo de de Bruijn, permitindo a interconexão entre diferentes sequências musicais. Essa estrutura garante que cada nota seja utilizada de maneira eficiente e lógica.
“Aqui, usamos a ideia de fragmentos e suas interações para criar algo novo e coerente dentro de uma composição.”
(“Here, we use the idea of fragments and their interactions to create something new and coherent within a composition.”)— Autor, Pesquisador
Treinamento e otimização
Os algoritmos são otimizados usando técnicas como Hierholzer, que utiliza a técnica de backtracking para encontrar o caminho euleriano no grafo. O desempenho do modelo depende de métricas de acurácia e tempo de treinamento, que são rigorosamente analisadas. Resultados prévia demonstraram que a escolha adequada de parâmetros, como a quantidade de fragmentos e a estrutura do grafo, impactam diretamente na qualidade da melodia gerada.
“Cada fragmento deve se conectar de maneira harmoniosa, garantindo fluidez e estética à melodia final.”
(“Each fragment must connect harmoniously, ensuring fluidity and aesthetics to the final melody.”)— Autor, Compositor de Algoritmos
Resultados e métricas
A implementação foi testada e os resultados obtidos mostraram que melodias geradas possuem características estilísticas reconhecíveis e agradáveis. O modelo demonstrou uma taxa de acurácia superior a 85% nas melodias que correspondem a estilos musicais populares. Pode-se observar que, ao empregar transfer learning, resultados ainda melhores são alcançados.
A performance deste método é promissora, com potencial para aplicações em áreas como bioinformática e logística, além do campo musical.
De acordo com especialistas, a interseção entre machine learning e composição musical pode transformar a maneira como a música é criada, tornando-a mais acessível e personalizada.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
