Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Buchtitelbild

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Algorithmic Songwriting with ALYSIA

verfasst von : Margareta Ackerman, David Loker

Erschienen in: Computational Intelligence in Music, Sound, Art and Design

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

This paper introduces ALYSIA: Automated LYrical SongwrIting Application. ALYSIA is based on a machine learning model using Random Forests, and we discuss its success at pitch and rhythm prediction. Next, we show how ALYSIA was used to create original pop songs that were subsequently recorded and produced. Finally, we discuss our vision for the future of Automated Songwriting for both co-creative and autonomous systems.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Nächstes Kapitel On Symmetry, Aesthetics and Quantifying Symmetrical Complexity
Fußnoten
5
CMUDict v0.07, Carnegie Mellon University.
 
6
Due to the difficulties in attaining MXL files, we are currently creating a new larger corpus of songs, which will be analyzed in future work.
 
Literatur
1.
Fernández, J.D., Vico, F.: Ai methods in algorithmic composition: a comprehensive survey. J. Artif. Intell. Res. 48, 513–582 (2013)MathSciNetMATH
2.
Gauntlett, D.: Making is Connecting. Wiley, New York (2013)
3.
Jordanous, A.: Has computational creativity successfully made it ‘beyond the fence’ in musical theatre? In: Proceedings of the 7th International Conference on Computational Creativity (2016)
4.
Monteith, K., Martinez, T., Ventura, D.: Automatic generation of melodic accompaniments for lyrics. In: Proceedings of the International Conference on Computational Creativity, pp. 87–94 (2012)
5.
Nichols, E.: Lyric-based rhythm suggestion. In: International Computer Music Conference (ICMC) (2009)
6.
Oliveira, H.G.: Tra-la-lyrics 2.0: automatic generation of song lyrics on a semantic domain. J. Artif. Gen. Intell. 6(1), 87–110 (2015)
7.
Scirea, M., Barros, G.A.B., Shaker, N., Togelius, J.: SMUG: scientific music generator. In: Proceedings of the Sixth International Conference on Computational Creativity June, p. 204 (2015)
8.
Toivanen, J.M., Toivonen, H., Valitutti, A.: Automatical composition of lyrical songs. In: The Fourth International Conference on Computational Creativity (2013)
Metadaten
Titel
Algorithmic Songwriting with ALYSIA
verfasst von
Margareta Ackerman
David Loker
Copyright-Jahr
2017
Buch
Computational Intelligence in Music, Sound, Art and Design

Print ISBN: 978-3-319-55749-6

Electronic ISBN: 978-3-319-55750-2

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-55750-2_1