Objetivo
State-of-the-art music generation systems (Continuator, OMax, Mimi) produce music that sounds good on a note-to-note level but lacks critical structure/direction necessary for long term coherence. To tackle this problem, we propose to generate compositions based on structural templates at varying hierarchical levels. Our novel approach deploys machine-learning methods in an optimization context to morph existing pieces into new ones and to fuse different styles.
We aim to develop a framework that combines machine learning techniques that learn style, with a powerful optimization method, the variable neighbourhood search (VNS) algorithm, for generating music. This approach allows the learned model to incorporate a wide variety of constraints, including those for preserving long term coherence and structure. It promises to effect a step-change in automatic music generation by moving the field in the new direction of generating structured music using hybrid machine learning-optimization techniques.
The applicant is an operations researcher-musician, ideal for this work. A first step combines her VNS music generation algorithm with machine learning methods to ensure proper style evaluation. In previous work, the applicant has shown that VNS outperforms genetic algorithms when generating counterpoint with a rule-based objective function. In a preliminary study, the applicant has demonstrated the effectiveness of using machine learning techniques as evaluation metrics for optimisation methods. The applicant has extensive web development experience; to reach the widest possible audience, the resulting system will be made available in an interactive website where users can morph and fuse musical pieces.
This work is situated in the area of digital media, with a European consumer expenditure of over €33 billion in 2011, projected to increase. Music generation in digital music has direct applications in game music, interactive arts, and stock-music for advertising/videos.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
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Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMA PRINCIPAL
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
MSCA-IF-EF-ST - Standard EF
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) H2020-MSCA-IF-2014
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
E1 4NS London
Reino Unido
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.