¿Cuál es el estado del arte en la música compuesta por computadora?

Existen múltiples proyectos experimentales que intentan generar música. Generalmente se basan en:

• recombinación aleatoria de muestras pregrabadas
• funciones matemáticas / series / fórmulas / …
• estadística
• reglas musicales básicas de armonía

Soy el creador de Computoser, que se basa principalmente en las reglas que siguen los compositores humanos, con algunas estadísticas y cadenas similares a Markov en el núcleo.

El problema principal, en mi opinión, es que la composición puramente algorítmica no tiene mucho valor comercial, porque carece del marketing requerido para hacerse popular. Por otro lado, la composición asistida por computadora a menudo es utilizada por músicos para facilitar su trabajo.

Pensé que existe la posibilidad de un caso de negocios para música puramente algorítmica: audio de archivo muy barato, que, si resulta viable, puede generar más investigación en el área.

Y la investigación es bastante interdisciplinaria: debe incluir estadísticas, informática, matemáticas, teoría de la música y neurociencia.

(Divulgación: David Cope es mi socio comercial y CTO en Recombinant. Mis respuestas aquí son parciales, subjetivas y no intercambiables con la forma en que David Cope podría responder).

Creo que la respuesta de Daniel McLaury es principalmente acertada, pero podría ofrecer un par de aclaraciones menores.

Además de ser CTO y cofundador de Recombinant, David Cope es profesor emérito en UC Santa Cruz. Su taller anual de verano en Composición Algorítmica http://artsites.ucsc.edu/WACM/in … cuesta $ 1700 USD, sin incluir alojamiento y comida.

David ha sido pionero en gran medida del estudio de la música como lenguaje, y creo que sus avances son significativos en dos aspectos.

Primero, sus métodos para analizar la composición son agnósticos. Mientras que ciertos musicólogos han realizado ingeniería inversa de las obras de compositores individuales, el enfoque de David es aplicable a cualquier compositor o corpus de obras, siempre que exista un estilo compositivo. Además, cuanto mayor sea el número de trabajos analizados, cuanto más detallado sea el genoma, mayor será la variedad de posibles descendientes.

En segundo lugar, David ha desarrollado varios motores de recomposición algorítmica, la mayoría de los cuales no son lineales, incluido el programa Emily Howell. Es por eso que algunos de sus resultados pueden sonar ocasionalmente un poco extravagantes. La combinación de grandes conjuntos de datos y algoritmos de recomposición no lineal tiende a producir una variedad exponencial, incluida la manifestación de cualquier anomalía de la base de datos principal. (Después de todo, los padres pecosos hacen niños pecosos).

Afortunadamente para nosotros, los fanáticos de la música antigua, hay muchas formas de construir bases de datos de composición y tantas formas de recomponer datos, lineales y de otro tipo.

Si hay un estado del arte, creo que está en la arena del talento virtual. Existen enormes oportunidades de mercado tanto en aplicaciones profesionales como de consumo. Sé de varias compañías que desarrollan soluciones para el espacio del consumidor, incluidas La Di Da, UJAM y Music Mastermind, todas las cuales son competidoras nuestras.

También creo que la gente de Reactable http://www.reactable.com/product … también ha hecho un trabajo realmente fascinante.

Desafortunadamente, todavía no tengo la libertad de revelar detalles sobre nuestro trabajo más reciente en Recombinant, pero no he ocultado los objetivos de nuestros productos o lo que creo que es el propósito más importante para la composición algorítmica (asistida por computadora).

Más sobre eso aquí: ¿Cuándo avanzará la composición algorítmica de música hasta el punto de desplazar una importante cuota de mercado de la música creada por humanos?