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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Hybrid Machine Learning – Optimization techniques To Generate Structured Music Through Morphing And Fusion

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

MSCA-IF-EF-ST - Standard EF

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2014

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

QUEEN MARY UNIVERSITY OF LONDON
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 183 454,80
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 183 454,80
Il mio fascicolo 0 0