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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Music at the Frontiers of Artificial Creativity and Criticism

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Statistical evaluation of abc-formatted music at the levels of items and corpora

Autori: L. Cros Vila, B. L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc. AIMC conference, Numero 2023, 2023
Editore: AIMC

Stochastic Pirate Radio (KSPR): Generative AI applied to simulate commercial radio

Autori: B. L. T. Sturm, M. Amerotti, D. Dalmazzo, L. Cros Vila, L. Casini, E. Kanhov
Pubblicato in: Proc. AI Music Creativity, Numero 2024, 2024
Editore: AI Music Creativity

Reframing ‘Aura’: Authenticity in the Application of Ai to Irish Traditional Music

Autori: Rujing Huang, Bob L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc. AI Music Creativity, 2021
Editore: AIMC

The Ai Music Generation Challenge 2022: Summary and Results

Autori: B. L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc. AIMC conference, Numero 2023, 2023
Editore: AIMC

Investigating the viability of Masked Language Modeling for symbolic music generation in abc-notation

Autori: L. Casini, N. Jonason, B. L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc. EvoMUSART, Numero 2024, 2024
Editore: EVOMUSART

A Review of Validity and its Relationship to Music Information Research”

Autori: B. L. T. Sturm and A. Flexer
Pubblicato in: Proc. ISMIR, 2023
Editore: ISMIR

DDSP-based Neural Waveform Synthesis of Polyphonic Guitar Performance from String-wise MIDI Input (si apre in una nuova finestra)

Autori: Jonason, Nicolas; Wang, Xin; Cooper, Erica; Juvela, Lauri; Sturm, Bob; Yamagishi, Junichi
Pubblicato in: Proc. Digital Audio Effects, Numero 2024, 2024
Editore: DAFx
DOI: 10.48550/arxiv.2309.07658

The Virtual Session: Synchronizing Multiple Virtual Musicians Simulating an Irish Traditional Music Session

Autori: M. Amerotti, S. Benford, B. L. T. Sturm, J. Avila
Pubblicato in: Proc. International Computer Music Conference, Numero 2025, 2025
Editore: International Computer Music Conference

An Artificial Critic of Irish Double Jigs

Autori: Bob L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc. AI Music Creativity, 2021
Editore: AIMC

Automatic Legato Transcription Based on Onset Detection

Autori: Simon Falk, Bob L. T. Sturm, Sven Ahlbäck
Pubblicato in: Proc. Sound and Music Computing Conference, Numero 2023, 2023
Editore: KTH

Assessing the Alignment of Valence and Arousal between Text Prompts and the Resulting AI-Generated Music (si apre in una nuova finestra)

Autori: X. Hu, B. L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc. AI Music Creativity, Numero 2025, 2025
Editore: AIMC
DOI: 10.5281/zenodo.16589528

Data Ethics of Human-Nonhuman Sound Technologies and Ecologies

Autori: P. Jääskeläinen, E. Kanhov
Pubblicato in: Proc. 4th Intl. Workshop on Vocal interactivity in-and-between Humans, Animals and Robots, Numero 2024, 2024
Editore: International Workshop on Vocal Interactivity in-and-between Humans, Animals and Robots

Tradformer: A Transformer Model of Traditional Music

Autori: Bob L. T. Sturm, Luca Casini
Pubblicato in: Proc. Int. Joint Conf. Artificial Intell, 2022
Editore: IJCAI

Exploring the Expressive Space of an Articulatory Vocal Modal using Quality-Diversity Optimization with Multimodal Embeddings (si apre in una nuova finestra)

Autori: Joris Grouwels, Nicolas Jonason, Bob L. T. Sturm
Pubblicato in: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, Numero 2024, 2025, Pagina/e 1362-1370
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3712256.3726313

AI Music Studies: Preparing for the Flood

Autori: B. L. T. Sturm, K. Déguernel, R. Stacy Huang, A.-K. Kaila, P. Jääskeläinen, E. Kanhov, L. Cros Vila, D. C. Dalmazzo, L. Casini, O. R. Bown, N. Collins, E. Drott, J. Sterne, A. Holzapfel, O. Ben-Tal
Pubblicato in: Proc. AI Music Creativity, Numero 2024, 2024
Editore: AI Music Creativity

The Ai Music Generation Challenge 2021: Summary and Results

Autori: Bob L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc. AI Music Creativity, Numero 2022, 2022
Editore: AIMC

A Critical Survey of Research in Music Genre Recognition

Autori: O. Green, B. L. T. Sturm, G. Born, M. Wald-Fuhrmann
Pubblicato in: Proc. Int. Soc. Music Information Retrieval, Numero 2024, 2024
Editore: ISMIR

ChromaFlow: Modelling And Generating Harmonic Progressions With a Transformer And Voicing Encoding

Autori: D. Dalmazzo, K. Déguernel, B. L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc. 15th Int. Workshop on Machine Learning and Music, Numero 2024, 2024
Editore: Int. Workshop on Machine Learning and Music

Evaluation of an Interactive Music Performance System in the Context of Irish Traditional Dance Music (si apre in una nuova finestra)

Autori: Amerotti, Marco; Sturm, Bob; Benford, Steve; Maruri-Aguilar, Hugo; Vear, Craig
Pubblicato in: Proc. New Instruments for Music Expression (NIME), Numero 2024, 2024
Editore: Zenodo
DOI: 10.5281/zenodo.13904812

A Computer Application to Explore 53-Tone Equal Temperament Harmonies Through Modal Interchange (si apre in una nuova finestra)

Autori: D. Dalmazzo, K. Déguernel and B. L. T. Sturm
Pubblicato in: Proceedings of the International Conference on New Interfaces for Musical Expression, Numero 2025, 2025
Editore: NIME
DOI: 10.5281/zenodo.15698843

Evaluation of an Interactive Music Performance System in the Context of Irish Traditional Dance Music

Autori: M. Amerotti, B. L. T. Sturm, S. Benford, H. Maruri-Aguilar, C. Vear,
Pubblicato in: Proc. New Interfaces for Musical Expression, Numero 2024, 2024
Editore: New Interfaces for Musical Expression

Bias in Favour or Against Computational Creativity: A Survey and Reflection on the Importance of Socio-cultural Context in its Evaluation

Autori: Ken Déguernel, Bob Sturm
Pubblicato in: Proc. Int. Conf. Computational Creativity, Numero 2023, 2023
Editore: ICCC

Neural Music Instrument Cloning from Few Samples

Autori: Nicolas Jonason, Bob L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc. Digital Audio Effects, Numero 2022, 2022, Pagina/e 296-303
Editore: DAFx

The control-synthesis approach for making expressive and controllable neural music synthesizers (si apre in una nuova finestra)

Autori: Nicolas Jonason; Bob L. T. Sturm; Carl Thomé
Pubblicato in: Proc. Sound and Music Computing Conference, Numero 2020, 2020
Editore: Sound and Music Computing
DOI: 10.5281/zenodo.4285384

Applying textual inversion to control and personalize text-to-music models

Autori: Thomé, Carl; Sturm, Bob; Pertoft, John; Jonason, Nicolas
Pubblicato in: Proc. 15th Int. Workshop on Machine Learning and Music, Numero 2024, 2024
Editore: Proc. Int. Workshop Machine Learning and Music

Agonistic Dialogue on the Value of AI Music Applications

Autori: A.-K. Kaila, B. L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc. AI Music Creativity, Numero 2024, 2024
Editore: AI Music Creativity

Generative AI helps one express things for which they may not have expressions (yet)

Autori: Bob L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc. Generative AI and HCI, Workshop at CHI 2022, Numero 2022, 2022
Editore: CHI

De-centering the West: East Asian Philosophies and the Ethics of Applying Artificial Intelligence to Music

Autori: Rujing Huang, Bob L. T. Sturm, Andre Holzapfel
Pubblicato in: Proc. Int. Symposium on Music Information Retrieval, 2021
Editore: ISMIR

(Mis)Communicating with our AI Systems (si apre in una nuova finestra)

Autori: Laura Cros Vila, Bob Sturm
Pubblicato in: Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Numero 2024, 2025, Pagina/e 1-9
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3706598.3713771

Methodological Considerations of Digital Ethnographic Studies in the AI Music Field (si apre in una nuova finestra)

Autori: Y. Zhao, E. Kanhov, and B. L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc. AI Music Creativity Conference, Numero 2025, 2025
Editore: AIMC
DOI: 10.5281/zenodo.16946368

Steer-by-prior Editing of Symbolic Music Loops

Autori: N. Jonason, L. Casini, B. L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc.International Workshop on Machine Learning and Music, Numero 2025, 2025
Editore: ECML/PKDD

Sparks of musical AGI? Challenges and perspectives in music co-creation with LLMs

Autori: L. Casini, N. Jonason, B. L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc. AI Music Creativity, Numero 2024, 2024
Editore: AI Music Creativity

SMART: Tuning a symbolic music generation system with an audio domain aesthetic reward (si apre in una nuova finestra)

Autori: N. Jonason, L. Casini, B. L. T. Sturm
Pubblicato in: Proc. AI Music Creativity, Numero 2025, 2025
Editore: AIMC
DOI: 10.5281/zenodo.16946387

Negotiating Autonomy and Trust when Performing with an AI Musician (si apre in una nuova finestra)

Autori: Steve Benford, Marco Amerotti, Bob Sturm, Juan Martinez Avila
Pubblicato in: Proceedings of the Second International Symposium on Trustworthy Autonomous Systems, Numero 2024, 2024, Pagina/e 1-10
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3686038.3686040

Investigating the relationship between liking and belief in AI authorship in the context of Irish traditional music

Autori: Ken Déguernel, Bob L. T. Sturm, Hugo Maruri-Aguilar
Pubblicato in: First Workshop on Artificial Intelligence and Creativity, Numero 2022, 2022, Pagina/e 55-68, ISSN 1613-0073
Editore: CEUR-WS.org

A Live Performance Rule System Informed by Irish Traditional Dance Music

Autori: M. Amerotti, S. Benford, B. L. T. Sturm and C. Vear
Pubblicato in: Proc. CMMR, Numero 2023, 2023
Editore: CMMR

Exploring Softly Masked Language Modelling for Controllable Symbolic Music Generation (si apre in una nuova finestra)

Autori: Jonason, Nicolas; Sturm, Bob L. T.
Pubblicato in: Proc. 15th Int. Workshop on Machine Learning and Music, Numero 2023, 2023
Editore: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2305.03530

SYMPLEX: Controllable Symbolic Music Generation using Simplex Diffusion with Vocabulary Priors

Autori: Nicolas Jonason, Luca Casini, Bob L.T. Sturm
Pubblicato in: arXiv, Numero 2024, 2024
Editore: arXiv

"""I made this (sort of)"": Negotiating authorship, confronting fraudulence, and exploring new musical spaces with prompt-based AI music generation" (si apre in una nuova finestra)

Autori: B. L. T. Sturm
Pubblicato in: arXiv, Numero 2025, 2025
Editore: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2507.23365

TimbreCLIP: Connecting Timbre to Text and Images

Autori: Nicolas Jonason, Bob L.T. Sturm
Pubblicato in: arXiv, Numero 2023, 2023
Editore: arXiv

Proceedings of the 2020 Joint Conference on AI Music Creativity (si apre in una nuova finestra)

Autori: Bob L. T. Sturm (chair), Andy Elmsly (Technical Program Chair)
Pubblicato in: Proceedings of the 2020 Joint Conference on AI Music Creativity, 2020, ISBN 978-91-519-5560-5
Editore: AIMC
DOI: 10.30746/978-91-519-5560-5

Audio Latent Space Cartography (si apre in una nuova finestra)

Autori: Jonason, Nicolas; Sturm, Bob L. T.
Pubblicato in: arxiv, Numero 2022, 2022, ISSN 2331-8422
Editore: arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2212.02610

Data-Driven Analysis of Text-Conditioned AI-Generated Music: A Case Study with Suno and Udio (si apre in una nuova finestra)

Autori: Luca Casini, Laura Cros Vila, David Dalmazzo, Anna-Kaisa Kaila, Bob L.T. Sturm
Pubblicato in: arXiv, Numero 2025, 2025
Editore: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2509.11824

Retrieval Augmented Generation of Symbolic Music with LLMs

Autori: Nicolas Jonason, Luca Casini, Carl Thomé, Bob L.T. Sturm
Pubblicato in: arXiv, Numero 2023, 2023
Editore: arXiv

Special journal issue: AI and Musical Creativity (si apre in una nuova finestra)

Autori: Bob L. T. Sturm, Alexandra L. Uitdenbogerd, Hendrik Vincent Koops, Anna Huang
Pubblicato in: Transactions Int. Soc. Music Information Retrieval, 2022
Editore: ISMIR
DOI: 10.5334/tismir.129

Collected Materials of The First International Conference in AI Music Studies: Prospects, Challenges and Methodologies of Studying AI Music in the Humanities and Social Sciences

Autori: B. L. T. Sturm, E. Kanhov, A. Holzapfel
Pubblicato in: Collected Materials of The First International Conference in AI Music Studies: Prospects, Challenges and Methodologies of Studying AI Music in the Humanities and Social Sciences, Numero 2024, 2024
Editore: KTH Royal Institute of Technology

MusAIcology: AI Music and the Need for a New Kind of Music Studies (si apre in una nuova finestra)

Autori: Bob L. T. Sturm, Ken Déguernel, Rujing Stacy Huang, André Holzapfel, Oliver Bown, Nick Collins, Jonathan Sterne, Laura Cros Vila, Luca Casini, David Alberto Cabrera, Eric A Drott, Oded Ben-Tal
Pubblicato in: SocArXiv, Numero 2024, 2024
Editore: Center for Open Science
DOI: 10.31235/osf.io/9pz4x

How music AI is useful : engagements with composers, performers, and audiences (si apre in una nuova finestra)

Autori: Oded Ben-Tal; Matthew Tobias Harris; Bob L. Sturm
Pubblicato in: Leonardo, Numero 2021, 2021, Pagina/e 510–516, ISSN 0024-094X
Editore: MIT Press
DOI: 10.1162/leon_a_01959

"The Ai Music Generation Challenge 2020: Double Jigs in the Style of ""O'Neill's 1001''" (si apre in una nuova finestra)

Autori: Bob L. T. Sturm, Hugo Maruri-Aguilar
Pubblicato in: Journal of Creative Music Systems, 2021, ISSN 2399-7656
Editore: University of Huddersfield
DOI: 10.5920/jcms.950

Innovation, data colonialism and ethics: critical reflections on the impacts of AI on Irish traditional music (si apre in una nuova finestra)

Autori: Elin Kanhov, Anna-Kaisa Kaila, Bob L. T. Sturm
Pubblicato in: Journal of New Music Research, Numero 53, 2025, Pagina/e 47-63, ISSN 0929-8215
Editore: Swets & Zeitlinger
DOI: 10.1080/09298215.2024.2442359

Beyond Diverse Datasets: Ethical MIR, ‘Agonistic’ Interdisciplinarity, and the Fractured Worlds of Music

Autori: Rujing Huang, André Holzapfel, Bob L. T. Sturm, Anna-Kaisa Kaila
Pubblicato in: Transactions of the International Society for Music Information Retrieval, Numero 2023, 2023, ISSN 2514-3298
Editore: Ubiquity Press

The AI Music Arms Race: On the Detection of AI-Generated Music (si apre in una nuova finestra)

Autori: Laura Cros Vila, Bob L. T. Sturm, Luca Casini, David Dalmazzo
Pubblicato in: Transactions of the International Society for Music Information Retrieval, Numero 8, 2025, ISSN 2514-3298
Editore: Ubiquity Press
DOI: 10.5334/tismir.254

Introducing the TISMIR Education Track: What, Why, How? (si apre in una nuova finestra)

Autori: Meinard Müller, Simon Dixon, Anja Volk, Bob L. T. Sturm, Preeti Rao, Mark Gotham
Pubblicato in: Transactions of the International Society for Music Information Retrieval, Numero 7, 2024, Pagina/e 85-98, ISSN 2514-3298
Editore: Ubiquity Press, Ltd.
DOI: 10.5334/tismir.199

Reflections on The First International Conference in AI Music Studies (si apre in una nuova finestra)

Autori: Bob L.T. Sturm, Kanhov Elin, André Holzapfel, Oded Ben-Tal
Pubblicato in: Computer Music Journal, Numero 48, 2025, Pagina/e 85-88, ISSN 0148-9267
Editore: MIT Press
DOI: 10.1162/comj_r_00715

Editors' Notes (si apre in una nuova finestra)

Autori: Ken Déguernel, Bob L. T. Sturm
Pubblicato in: Computer Music Journal, Numero 46, 2024, Pagina/e 5-6, ISSN 0148-9267
Editore: MIT Press
DOI: 10.1162/comj_e_00656

Validity in Music Information Research Experiments

Autori: Sturm, Bob L. T.; Flexer, Arthur
Pubblicato in: arxiv, Numero 2023, 2023, ISSN 2331-8422
Editore: arxiv

Folk the Algorithms: (Mis)Applying Artificial Intelligence to Folk Music (si apre in una nuova finestra)

Autori: Bob L. T. Sturm, Oded Ben-Tal
Pubblicato in: Handbook of Artificial Intelligence for Music, Numero 2023, 2023, Pagina/e 423-454
Editore: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-72116-9_16

The Chordinator: Modeling Music Harmony by Implementing Transformer Networks and Token Strategies (si apre in una nuova finestra)

Autori: David Dalmazzo, Ken Déguernel, Bob L. T. Sturm
Pubblicato in: Lecture Notes in Computer Science, Artificial Intelligence in Music, Sound, Art and Design, Numero 2024, 2024, Pagina/e 52-66
Editore: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-56992-0_4

Global Ethics – From Philosophy to Practice A Culturally Informed Ethics of Music AI in Asia

Autori: Rujing Huang, André Holzapfel, Bob L. T. Sturm
Pubblicato in: Artificial Intelligence and Music Ecosystem, Numero 2023, 2023, ISBN 9780367405779
Editore: Routledge

Modeling interactive performance of traditional music : Challenges and perspectives

Autori: Amerotti, Marco
Pubblicato in: KTH Master's Thesis in Computer Science, Numero 2024, 2024
Editore: KTH

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