Anotaciones del paper "Note sequence morphing algorithms for performance of electronic dance music"

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Resumen

Este Paper describe algoritmos que pueden generar “morphing”, transición entre dos segmentos musicales, se explica el uso de cadenas de Markov para buscar similitud entre algunas partes para lograr matrices de transición.

Introducción

Para lograr la integración de materiales musicales se usan secuencias de notas en vez de ondas de audio.

Motivaciones

El crossfade de un mixer solo puede hacer la transición entre dos audios, acá se busca tener acceso a cambios melódicos, rítmicos y de estructura armónica.

Morphing basado en secuencia de notas en la música electrónica bailable

Morphing es un proceso de mezcla de patrones con cuidando la continuidad y la coherencia. Los algoritmos toman tracks de origen/source (S) y de llegada/target (T) y produce el Morph (M). algoritmos de transición/morphing en tiempo real también toman el indice de transición/morph-index (Ω) que representa el progreso de la transición (similar a la posición del cross-fader) y el tiempo (en beats) de la música (t), tenemos entonces: M = f(S,T,Ω,t). El problema central es ¿De qué manera implementar la continuidad y coherencia? ¿Que caminos existen para combinar la forma de S con la de T? ¿Cómo podemos aplicar nuevas técnicas de transición en contextos de música electrónica bailable que no imiten la transición del mixer, pero dentro de límites aceptables?

¿Cómo un computador hace una transición musical?

Selección ponderada

Se escogen sub-secciones(pedazos) alineadas en tiempo tanto del material de origen como de el de llegada, se van combinando pedazos de una con pedazos de la otra de acuerdo al morph-index, 0 cuando el solo suena el origen a 1 cuando ya solo suena el material de llegada. Un problema de esta aproximación es que las estructuras musicales están fragmentadas, y los pedazos puede que no formen una progresión coherente. Una manera de sobreponerse a eso es seleccionar los pedazos basados en el grado de similitud que tengan con relación al pedazo anterior en el morph.

Generación Probabilistica

Considera todos los pedazos del origen como candidatos para remplazar cualquier pedazo del material de llegada. Se buscan el más parecidos al añadido recientemente, esta aproximación permite hacer transiciones de pedazos de cualquier tamaño, una matriz de markov puede determinar la selección.

Transiciónes con Markov

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