Análise e Geração Procedimental de Conteúdo Musical

Código:

MM0063

Sigla:

AGPCM

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Tecnologia Musical

Ocorrência: 2013/2014 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Informática
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Multimédia

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MM	10	Plano de estudos oficial	1	-	6	56	162

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

- Conhecimento aprofundado sobre técnicas de análise de conteúdo musical e de geração automática de música;

- Contacto com a literatura mais relevante sobre análise de conteúdo musical e de geração automática de música, incluindo obras musicais generativas históricas;

- Conhecimento sobre as potencialidades e o estado da arte da análise de conteúdo musical e da geração automática de música;

- Implementação de aplicações com análise de conteúdo musical e geração automática de música.

Resultados de aprendizagem e competências

No final da frequência desta disciplina, os alunos serão capazes de:

- Conhecer os domínios da análise de conteúdo musical e da geração automática de música, o seu estado da arte e os seus desafios;

- Reconhecer quais as técnicas e ferramentas de análise de conteúdo musical e de geração automática de música adequadas para aplicação em diversas situações;

- Implementar técnicas e ferramentas de análise de conteúdo musical e de geração automática de música em software.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

- Algoritmos de descrição rítmica, tímbrica e harmónica;

- Visualização de dados musicais;

- Algoritmos de similaridade musical e de recomendação musical automática;

- Web social musical;

- Música processual, generativa e interactiva;

- Algoritmos de geração rítmica, harmónica e formal;

- Processos estocásticos e sua utilização na geração automática de música.

Bibliografia Obrigatória

Gerhard Nierhaus; Algorithmic composition. ISBN: 978-3-211-99915-8
Eduardo Reck Miranda, John Al Biles (Eds.); Evolutionary Computer Music. ISBN: 1-84628-599-2
Robert Rowe; Machine musicianship. ISBN: 978-0-262-68149-0
Todd Winkler; Composing interactive music. ISBN: 978-0-262-73139-3

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

- Algoritmos de descrição rítmica, tímbrica e harmónica;

- Visualização de dados musicais;

- Algoritmos de similaridade musical e de recomendação musical automática;

- Web social musical;

- Música processual, generativa e interactiva;

- Algoritmos de geração rítmica, harmónica e formal;

- Processos estocásticos e sua utilização na geração automática de música.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Participação presencial	60,00
Trabalho laboratorial	40,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	60,00
Frequência das aulas	42,00
Total:	102,00

Fórmula de cálculo da classificação final

30% - componente de avaliação contínua de análise de conteúdo musical;

30% - componente de avaliação contínua de geração automática de música;

40% - trabalho individual final.

Melhoria de classificação

Melhoria considerável do trabalho final ou apresentação de outro trabalho previamente aprovado pelo regente da Unidade Curricular.

Observações

Na presença de alunos estrangeiros ou havendo necessidade (e.g., apresentações por professores estrangeiros), a língua de ensino utilizada será o inglês. Os alunos poderão apresentar trabalhos em português ou inglês.