Modelos evolutivos para composição algorítmica afetiva.
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Date
2022
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Abstract
Sistemas de Composição Algorítmica Afetiva buscam gerar músicas que expressam ou provocam emoções. Ainda se encontra em aberto a composição de melodias que passam todos os sentimentos presentes nos modelos emocionais. Esses sistemas podem ser utilizados em diferentes contextos, como saúde e entretenimento. Assim, pessoas podem se expressar através da música ou ter experiências de maior imersão em jogos ou filmes. Este trabalho visa identificar estratégias para realizar múltiplas transformações afetivas em melodias, de modo a passar emoções para o ouvinte. São propostos dois algoritmos transformativos: um modelo evolutivo mono-objetivo e outro multiob-
jetivo, baseado no algoritmo Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II). Os resultados mostram que os dois modelos geraram melodias que passam emoções positivas e negativas. O modelo multiobjetivo alcançou melhores resultados do que o mono-objetivo. No entanto, é preciso analisar estratégias para melhorar a qualidade das melodias e alcançar mais emoções.
Description
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Keywords
Computação evolutiva, Algoritmo genético, Otimização multiobjetivo, Computação musical, Composição algorítmica afetiva
Citation
SANTOS, Carla Sanches Nere dos. Modelos evolutivos para composição algorítmica afetiva. 2022. 70 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022.