Sistema de generación y evaluación de archivos midi para música "house" mediante aprendizaje profundo

Abstract

La inteligencia artificial y la generación de contenido artístico mediante las técnicas de Deep Learning, son campos de estudio que al año 2023 están en pleno auge. Existen algoritmos y frameworks capaces de generar distintos estilos de música entrenados con distintos géneros y estilos, cada uno con sus particularidades rítmicas. Para poder crear Ritmos HOuse, se ha incluido al dataset elementos de baterías que cumplen con el patrón 4/4 y ritmos percusivos. También se implementa un algoritmo que permite corregir los archivos generados a distinta temperatura (entiéndase temperatura como parámetro de proporcionalidad de probabilidades, explicado más adelante) para que cumplan con el patrón y evaluar el mejor valor de ellos para que las pistas cumplan con el criterio "Four on the Floor". Se establecen métodos de evaluación cuantitativos para la música, utilizando métricas como la Similitud del Coseno, la Distancia de Edición o de Levenshtein y una métrica específica en base al algoritmo utilizado nombrada Coeficiente de Similitud.