www.wikidata.uk-ua.nina.az

Алгоритмічна композиція це техніка використання алгоритмів для створення музики Алгоритми або принаймні формальні набори

Алгоритмічна композиція

Алгоритмічна композиція — це техніка використання алгоритмів для створення музики .

Алгоритми (або, принаймні, формальні набори правил) протягом століть використовувались для написання музики; наприклад, правила голосоведення у контрапунктах, часто можуть бути зведені до алгоритмічної визначеності. Термін може використовуватися для опису прийомів створення музики, які працюють без постійного втручання людини, наприклад, шляхом впровадження випадкових процедур.

Деякі алгоритми не мають безпосереднього стосунку до музичної творчості, проте використовуються композиторами як джерело натхнення, наприклад фрактали, статистичні моделі і навіть довільні дані (наприклад, дані перепису, координати ГІС або вимірювання магнітного поля) тощо.

Моделі алгоритмічної композиції Редагувати

В залежності від характеру композиційних алгоритмів розрізняють:

Музика може вважатися створеною комп'ютером, якщо в алгоритмі закладена можливість самостійно робити вибір в процесі створення.

В залежності від результатів процесу, розрізняють алгоритми, які:

Існують алгоритми, які суміщають обидві моделі.

Існує можливість також класифікації алгоритмів за їх структурою і характером генерування даних:

  • математичні моделі
  • системи, засновані на знаннях
  • граматики
  • оптимізаційні підходи
  • еволюційні методи
  • системи, які навчаються
  • гібридні системи

Моделі перекладу Редагувати

Це підхід до синтезу музики, що ґрунтується на інтерпретації немузичної (неакустичної) інформації як музичної (акустичної). Переклад може виконуватися на основі правил або стохастично . Наприклад, при перекладі малюнка на звук зображення jpeg горизонтальної лінії може інтерпретуватися як звук постійної висоти, тоді як нахилена вгору лінія — як висхідний. Часто програмне забезпечення може шукати певні дані у середовищі та інтерпретуючи їх як ті чи інші властивості звуку, генерувати звуковий потік. Іншим прикладом є «перекладення» тексту на музику, коли програмне забезпечення намагається розпізнати закладені в тексті емоції, використовуючи методи машинного навчання, такі як аналіз настроїв, і представити ці емоції відповідними акордовими послідовностями, наприклад мінорними (якщо переважає сумний настрій) або мажорними (якщо переважає щасливий).

Математичні моделі Редагувати

Математичні моделі базуються на математичних рівняннях та випадкових подіях. Найпоширеніший спосіб створення композицій за допомогою математики — це стохастичні процеси . У стохастичних моделях музика складається як результат недетермінованих методів. Композиційний процес лише частково контролюється композитором шляхом зважування можливостей випадкових подій. Видатними прикладами стохастичних алгоритмів є ланцюги Маркова та різні способи використання розподілів Гаусса . Стохастичні алгоритми часто використовуються разом з іншими алгоритмами в різних процесах прийняття рішень.

Музика також може складатися через вивчення природних явищ. Хаотичні моделі дозволяють створити композиції з гармонійних та негармонічних явищ природи. Наприклад, з 1970-х років фрактали вивчаються також як моделі алгоритмічного складу.

Наприклад, он-лайн енциклопедія цілих послідовностей надає можливість відтворювати послідовності цілих чисел нотами в межах звичного 12-тонового рівномірнотемперованому строю (в межах 88 клавіш фортепіано, тобто, наприклад, посідовність чисел 123456 озвучуватиметься як хроматична гама в межах тритону).

Системи на основі знань Редагувати

Одним із способів створення композицій ґрунтується на вивченні естетичного коду певного музичного стилю та його використання для створення нових подібних композицій. Ці системи основані на підготовленому заздалегідь наборі аргументів (певних правил).

Граматика Редагувати

Музику також можна розглядати як мову з набором правил граматики . Композиції створюються спочатку на основі музичної граматики, яка потім використовується для створення зрозумілих музичних творів. Подібні правила як правило стосуються організації музичних звуків на рівні гармонії та ритму.

Оптимізаційні підходи Редагувати

Певні музичні стилі дозволяють розглядати музику як питання комбінаторної оптимізації відповідно до певної цільової функції. Ця цільова функція розглядається, як певний набір правил чи особливостей певного стилю, які можна вивчити, використовуючи методи машинного навчання, такі як моделі Маркова . Дослідники створили музику, використовуючи безліч різних методів оптимізації, включаючи цілочисельне програмування, пошук змінних мікрорайонів та еволюційні методи, про які йдеться у наступному підрозділі.

Еволюційні методи Редагувати

Еволюційні методи композиції музики засновані на генетичних алгоритмах . Композиція будується засобами еволюційного процесу. Через мутацію та природний відбір, програма приходить до прийнятної музичної п'єси. Ітеративна дія алгоритму виключає невдалі рішення і створює нові з тих, які були визнані прийнятними. Результати процесу контролює критик, який є невід'ємною частиною процесу.

Підхід Evo-Devo Редагувати

Еволюційні методи в поєднанні з процесами розвитку складають підхід evo-devo для створення та оптимізації складних структур. Ці методи були застосовані також до музичної композиції, де музична структура отримується ітераційним процесом, який перетворює дуже просту композицію (складену з декількох нот) у складний повноцінний твір (будь то партитура чи файл MIDI).

Системи навчання Редагувати

Системи навчання — це програми, які не мають жодної наперед заданої інформації про музичний стиль, натомість самостійно її отримують із зразка, наданого користувачем. Цей матеріал стає основою для музичного твору, подібного до прикладу. Цей метод алгоритмічної композиції тісно пов'язаний з алгоритмічним моделюванням стилю, машинною імпровізацією і такими дослідженнями, як когнітивна наука та вивчення нейронних мереж . Ассаяг та Дубнов запропонували Маркову модель змінної довжини для вивчення музичних мотивів та фраз різної довжини. Марчіні та Пурвінз представили систему, яка вивчає структуру аудіозапису ритмічного фрагмента перкусії, використовуючи ланцюги Маркова змінної довжини та кластеризації, що синтезує від нього музичні варіації.

Гібридні системи Редагувати

Програми, засновані на єдиній алгоритмічній моделі, рідко досягають естетичних результатів. З цієї причини алгоритми різного типу часто використовуються разом для об'єднання сильних сторін та зменшення слабких сторін цих алгоритмів. Створення гібридних систем для композиції відкрило поле алгоритмічної композиції і створило також безліч нових способів алгоритмічної побудови композицій. Єдиною основною проблемою гібридних систем є їх зростаюча складність та потреба в ресурсах для комбінування та тестування цих алгоритмів.

Список літератури Редагувати

  1. . Oxford Handbooks. Oxford, New York: Oxford University Press. 15 лютого 2018. ISBN 9780190226992. Архів оригіналу за 25 липня 2020. Процитовано 23 березня 2020. 
  2. Jacob, Bruce L. (December 1996). Algorithmic Composition as a Model of Creativity. Organised Sound 1 (3): 157–165. doi:10.1017/S1355771896000222. 
  3. Papadopoulos, George; Wiggins, Geraint (1999). . Proceedings from the AISB'99 Symposium on Musical Creativity, Edinburgh, Scotland: 110–117. Архів оригіналу за 30 серпня 2017. Процитовано 23 березня 2020. 
  4. Davis, Hannah (2014). Generating Music from Literature. Proceedings of the EACL Workshop on Computational Linguistics for Literature: 1–10. Bibcode:2014arXiv1403.2124D. arXiv:1403.2124. doi:10.3115/v1/W14-0901. 
  5. . Архів оригіналу за 23 березня 2020. Процитовано 23 березня 2020. 
  6. . Архів оригіналу за 29 грудня 2018. Процитовано 14 травня 2019. 
  7. CamNotes. 
  8. Herremans, D.; Weisser, S.; Sörensen, K.; Conklin, D (2015). Generating structured music for bagana using quality metrics based on Markov models. Expert Systems with Applications 42 (21): 7424–7435. doi:10.1016/j.eswa.2015.05.043. 
  9. Cunha, Nailson dos Santos; Anand Subramanian; Dorien Herremans (2018). . Journal of the Operational Research Society 69:6 (6): 971–985. doi:10.1080/01605682.2017.1390528. Архів оригіналу за 15 лютого 2020. Процитовано 23 березня 2020. 
  10. Herremans, D.; Sörensen, K. (2013). Composing fifth species counterpoint music with a variable neighborhood search algorithm. Expert Systems with Applications 40 (16): 6427–6437. doi:10.1016/j.eswa.2013.05.071. 
  11. Charles Fox 2006 Genetic Hierarchical Music Structures [ 21 січня 2021 у Wayback Machine.] (American Association for Artificial Intelligence)
  12. Ball, Philip (2012). Algorithmic Rapture. Nature 188 (7412): 456. doi:10.1038/488458a. 
  13. Fernandez, JD; Vico, F (2013). . Journal of Artificial Intelligence Research 48: 513–582. doi:10.1613/jair.3908. Архів оригіналу за 17 листопада 2016. Процитовано 23 березня 2020. 
  14. S. Dubnov, G. Assayag, O. Lartillot, G. Bejerano, «Using Machine-Learning Methods for Musical Style Modeling [ 10 серпня 2017 у Wayback Machine.]», IEEE Computers, 36 (10), pp. 73-80, Oct. 2003.
  15. G. Assayag, S. Dubnov, O. Delerue, «Guessing the Composer's Mind: Applying Universal Prediction to Musical Style [ 12 листопада 2021 у Wayback Machine.]», In Proceedings of International Computer Music Conference, Beijing, 1999.
  16. Marchini, Marco; Purwins, Hendrik (2011). Unsupervised Analysis and Generation of Audio Percussion Sequences. Exploring Music Contents. Lecture Notes in Computer Science 6684. с. 205–218. ISBN 978-3-642-23125-4. doi:10.1007/978-3-642-23126-1_14. 

Джерела Редагувати

Література Редагувати

  • Phil Winsor and Gene De Lisa [ 23 березня 2020 у Wayback Machine.]: Computer Music in C. Windcrest 1990. ISBN 978-1-57441-116-4
  • Curtis Roads: The Computer Music Tutorial. MIT Press 1996
  • Eduardo Reck Miranda: Composing Music with Computers. Focal Press 2001
  • Karlheinz Essl: Algorithmic Composition. in: Cambridge Companion to Electronic Music, ed. by N. Collins and J. d'Escrivan, Cambridge University Press 2007. — ISBN 978-0-521-68865-9. — Abstract [ 28 вересня 2017 у Wayback Machine.]
  • Gerhard Nierhaus: Algorithmic Composition — Paradigms of Automated Music Generation. Springer 2008. — ISBN 978-3-211-75539-6
  • Wooller, Rene, Brown, Andrew R, Miranda, Eduardo, Diederich, Joachim, & Berry, Rodney (2005) A framework for comparison of process in algorithmic music systems. In: Generative Arts Practice, 5–7 December 2005, Sydney, Australia. [1] [ 23 березня 2020 у Wayback Machine.]
  • A Functional Taxonomy of Music Generation systems [ 11 квітня 2019 у Wayback Machine.] by Dorien Herremans, Ching-Hua Chuang and Elaine Chew. ACM Computing Surveys, Vol. 55 No. 5, Pages 69:1-30 10.1145/3108242.

Посилання Редагувати

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри
Дата публікації:
Algoritmichna kompoziciya ce tehnika vikoristannya algoritmiv dlya stvorennya muziki Algoritmi abo prinajmni formalni nabori pravil protyagom stolit vikoristovuvalis dlya napisannya muziki napriklad pravila golosovedennya u kontrapunktah chasto mozhut buti zvedeni do algoritmichnoyi viznachenosti Termin mozhe vikoristovuvatisya dlya opisu prijomiv stvorennya muziki yaki pracyuyut bez postijnogo vtruchannya lyudini napriklad shlyahom vprovadzhennya vipadkovih procedur 1 Deyaki algoritmi ne mayut bezposerednogo stosunku do muzichnoyi tvorchosti prote vikoristovuyutsya kompozitorami yak dzherelo nathnennya 2 napriklad fraktali statistichni modeli i navit dovilni dani napriklad dani perepisu koordinati GIS abo vimiryuvannya magnitnogo polya tosho Zmist 1 Modeli algoritmichnoyi kompoziciyi 1 1 Modeli perekladu 1 2 Matematichni modeli 1 3 Sistemi na osnovi znan 1 4 Gramatika 1 5 Optimizacijni pidhodi 1 6 Evolyucijni metodi 1 7 Pidhid Evo Devo 1 8 Sistemi navchannya 1 9 Gibridni sistemi 2 Spisok literaturi 3 Dzherela 4 Literatura 5 PosilannyaModeli algoritmichnoyi kompoziciyi RedaguvatiV zalezhnosti vid harakteru kompozicijnih algoritmiv rozriznyayut 1 muziku stvorenu komp yuterom 2 muziku stvorenu za dopomogoyu komp yutera Muzika mozhe vvazhatisya stvorenoyu komp yuterom yaksho v algoritmi zakladena mozhlivist samostijno robiti vibir v procesi stvorennya V zalezhnosti vid rezultativ procesu rozriznyayut algoritmi yaki 1 generuyut notnij tekst abo poslidovnist MIDI sho mozhe buti vidtvorenij na inshomu instrumenti 2 vikonuyut sintez zvuku samostijno vidtvoryuyut kompoziciyu Isnuyut algoritmi yaki sumishayut obidvi modeli Isnuye mozhlivist takozh klasifikaciyi algoritmiv za yih strukturoyu i harakterom generuvannya danih 3 matematichni modeli sistemi zasnovani na znannyah gramatiki optimizacijni pidhodi evolyucijni metodi sistemi yaki navchayutsya gibridni sistemiModeli perekladu Redaguvati Ce pidhid do sintezu muziki sho gruntuyetsya na interpretaciyi nemuzichnoyi neakustichnoyi informaciyi yak muzichnoyi akustichnoyi Pereklad mozhe vikonuvatisya na osnovi pravil abo stohastichno Napriklad pri perekladi malyunka na zvuk zobrazhennya jpeg gorizontalnoyi liniyi mozhe interpretuvatisya yak zvuk postijnoyi visoti todi yak nahilena vgoru liniya yak vishidnij Chasto programne zabezpechennya mozhe shukati pevni dani u seredovishi ta interpretuyuchi yih yak ti chi inshi vlastivosti zvuku generuvati zvukovij potik Inshim prikladom ye perekladennya tekstu na muziku 4 5 koli programne zabezpechennya namagayetsya rozpiznati zakladeni v teksti emociyi vikoristovuyuchi metodi mashinnogo navchannya taki yak analiz nastroyiv i predstaviti ci emociyi vidpovidnimi akordovimi poslidovnostyami napriklad minornimi yaksho perevazhaye sumnij nastrij abo mazhornimi yaksho perevazhaye shaslivij 6 Matematichni modeli Redaguvati Matematichni modeli bazuyutsya na matematichnih rivnyannyah ta vipadkovih podiyah Najposhirenishij sposib stvorennya kompozicij za dopomogoyu matematiki ce stohastichni procesi U stohastichnih modelyah muzika skladayetsya yak rezultat nedeterminovanih metodiv Kompozicijnij proces lishe chastkovo kontrolyuyetsya kompozitorom shlyahom zvazhuvannya mozhlivostej vipadkovih podij Vidatnimi prikladami stohastichnih algoritmiv ye lancyugi Markova ta rizni sposobi vikoristannya rozpodiliv Gaussa Stohastichni algoritmi chasto vikoristovuyutsya razom z inshimi algoritmami v riznih procesah prijnyattya rishen Muzika takozh mozhe skladatisya cherez vivchennya prirodnih yavish Haotichni modeli dozvolyayut stvoriti kompoziciyi z garmonijnih ta negarmonichnih yavish prirodi Napriklad z 1970 h rokiv fraktali vivchayutsya takozh yak modeli algoritmichnogo skladu Napriklad on lajn enciklopediya cilih poslidovnostej nadaye mozhlivist vidtvoryuvati poslidovnosti cilih chisel notami v mezhah zvichnogo 12 tonovogo rivnomirnotemperovanomu stroyu v mezhah 88 klavish fortepiano tobto napriklad posidovnist chisel 123456 ozvuchuvatimetsya yak hromatichna gama v mezhah tritonu Sistemi na osnovi znan Redaguvati Odnim iz sposobiv stvorennya kompozicij gruntuyetsya na vivchenni estetichnogo kodu pevnogo muzichnogo stilyu ta jogo vikoristannya dlya stvorennya novih podibnih kompozicij Ci sistemi osnovani na pidgotovlenomu zazdalegid nabori argumentiv pevnih pravil 7 Gramatika Redaguvati Muziku takozh mozhna rozglyadati yak movu z naborom pravil gramatiki Kompoziciyi stvoryuyutsya spochatku na osnovi muzichnoyi gramatiki yaka potim vikoristovuyetsya dlya stvorennya zrozumilih muzichnih tvoriv Podibni pravila yak pravilo stosuyutsya organizaciyi muzichnih zvukiv na rivni garmoniyi ta ritmu Optimizacijni pidhodi Redaguvati Pevni muzichni stili dozvolyayut rozglyadati muziku yak pitannya kombinatornoyi optimizaciyi vidpovidno do pevnoyi cilovoyi funkciyi Cya cilova funkciya rozglyadayetsya yak pevnij nabir pravil chi osoblivostej pevnogo stilyu yaki mozhna vivchiti vikoristovuyuchi metodi mashinnogo navchannya taki yak modeli Markova 8 Doslidniki stvorili muziku vikoristovuyuchi bezlich riznih metodiv optimizaciyi vklyuchayuchi cilochiselne programuvannya 9 poshuk zminnih mikrorajoniv 10 ta evolyucijni metodi pro yaki jdetsya u nastupnomu pidrozdili Evolyucijni metodi Redaguvati Evolyucijni metodi kompoziciyi muziki zasnovani na genetichnih algoritmah 11 Kompoziciya buduyetsya zasobami evolyucijnogo procesu Cherez mutaciyu ta prirodnij vidbir programa prihodit do prijnyatnoyi muzichnoyi p yesi Iterativna diya algoritmu viklyuchaye nevdali rishennya i stvoryuye novi z tih yaki buli viznani prijnyatnimi Rezultati procesu kontrolyuye kritik yakij ye nevid yemnoyu chastinoyu procesu Pidhid Evo Devo Redaguvati Evolyucijni metodi v poyednanni z procesami rozvitku skladayut pidhid evo devo dlya stvorennya ta optimizaciyi skladnih struktur Ci metodi buli zastosovani takozh do muzichnoyi kompoziciyi de muzichna struktura otrimuyetsya iteracijnim procesom yakij peretvoryuye duzhe prostu kompoziciyu skladenu z dekilkoh not u skladnij povnocinnij tvir bud to partitura chi fajl MIDI 12 13 Sistemi navchannya Redaguvati Sistemi navchannya ce programi yaki ne mayut zhodnoyi napered zadanoyi informaciyi pro muzichnij stil natomist samostijno yiyi otrimuyut iz zrazka nadanogo koristuvachem Cej material staye osnovoyu dlya muzichnogo tvoru podibnogo do prikladu Cej metod algoritmichnoyi kompoziciyi tisno pov yazanij z algoritmichnim modelyuvannyam stilyu 14 mashinnoyu improvizaciyeyu i takimi doslidzhennyami yak kognitivna nauka ta vivchennya nejronnih merezh Assayag ta Dubnov 15 zaproponuvali Markovu model zminnoyi dovzhini dlya vivchennya muzichnih motiviv ta fraz riznoyi dovzhini Marchini ta Purvinz 16 predstavili sistemu yaka vivchaye strukturu audiozapisu ritmichnogo fragmenta perkusiyi vikoristovuyuchi lancyugi Markova zminnoyi dovzhini ta klasterizaciyi sho sintezuye vid nogo muzichni variaciyi Gibridni sistemi Redaguvati Programi zasnovani na yedinij algoritmichnij modeli ridko dosyagayut estetichnih rezultativ Z ciyeyi prichini algoritmi riznogo tipu chasto vikoristovuyutsya razom dlya ob yednannya silnih storin ta zmenshennya slabkih storin cih algoritmiv Stvorennya gibridnih sistem dlya kompoziciyi vidkrilo pole algoritmichnoyi kompoziciyi i stvorilo takozh bezlich novih sposobiv algoritmichnoyi pobudovi kompozicij Yedinoyu osnovnoyu problemoyu gibridnih sistem ye yih zrostayucha skladnist ta potreba v resursah dlya kombinuvannya ta testuvannya cih algoritmiv Spisok literaturi Redaguvati The Oxford Handbook of Algorithmic Music Oxford Handbooks Oxford New York Oxford University Press 15 lyutogo 2018 ISBN 9780190226992 Arhiv originalu za 25 lipnya 2020 Procitovano 23 bereznya 2020 Jacob Bruce L December 1996 Algorithmic Composition as a Model of Creativity Organised Sound 1 3 157 165 doi 10 1017 S1355771896000222 Papadopoulos George Wiggins Geraint 1999 AI Methods for Algorithmic Composition A Survey a Critical View and Future Prospects Proceedings from the AISB 99 Symposium on Musical Creativity Edinburgh Scotland 110 117 Arhiv originalu za 30 serpnya 2017 Procitovano 23 bereznya 2020 Davis Hannah 2014 Generating Music from Literature Proceedings of the EACL Workshop on Computational Linguistics for Literature 1 10 Bibcode 2014arXiv1403 2124D arXiv 1403 2124 doi 10 3115 v1 W14 0901 Generating Music from Text Arhiv originalu za 23 bereznya 2020 Procitovano 23 bereznya 2020 Tambr Music From Literature Arhiv originalu za 29 grudnya 2018 Procitovano 14 travnya 2019 CamNotes Herremans D Weisser S Sorensen K Conklin D 2015 Generating structured music for bagana using quality metrics based on Markov models Expert Systems with Applications 42 21 7424 7435 doi 10 1016 j eswa 2015 05 043 Cunha Nailson dos Santos Anand Subramanian Dorien Herremans 2018 Generating guitar solos by integer programming Journal of the Operational Research Society 69 6 6 971 985 doi 10 1080 01605682 2017 1390528 Arhiv originalu za 15 lyutogo 2020 Procitovano 23 bereznya 2020 Herremans D Sorensen K 2013 Composing fifth species counterpoint music with a variable neighborhood search algorithm Expert Systems with Applications 40 16 6427 6437 doi 10 1016 j eswa 2013 05 071 Charles Fox 2006 Genetic Hierarchical Music Structures Arhivovano 21 sichnya 2021 u Wayback Machine American Association for Artificial Intelligence Ball Philip 2012 Algorithmic Rapture Nature 188 7412 456 doi 10 1038 488458a Fernandez JD Vico F 2013 AI Methods in Algorithmic Composition A Comprehensive Survey Journal of Artificial Intelligence Research 48 513 582 doi 10 1613 jair 3908 Arhiv originalu za 17 listopada 2016 Procitovano 23 bereznya 2020 S Dubnov G Assayag O Lartillot G Bejerano Using Machine Learning Methods for Musical Style Modeling Arhivovano 10 serpnya 2017 u Wayback Machine IEEE Computers 36 10 pp 73 80 Oct 2003 G Assayag S Dubnov O Delerue Guessing the Composer s Mind Applying Universal Prediction to Musical Style Arhivovano 12 listopada 2021 u Wayback Machine In Proceedings of International Computer Music Conference Beijing 1999 Marchini Marco Purwins Hendrik 2011 Unsupervised Analysis and Generation of Audio Percussion Sequences Exploring Music Contents Lecture Notes in Computer Science 6684 s 205 218 ISBN 978 3 642 23125 4 doi 10 1007 978 3 642 23126 1 14 Dzherela RedaguvatiComputer Music Algorithms by Dr John Francis Algoritmichnij komp yuter dlya stvorennya MIDI fajliv v riznih stilyah na osnovi C kodu Vklyuchaye 57 program 20 stiliv amp 24 rozdili A Few Remarks on Algorithmic Composition Arhivovano 3 bereznya 2016 u Wayback Machine by Martin Supper Computer Music Journal 25 1 2001 48 53 COMPOSING WITH PROCESS PERSPECTIVES ON GENERATIVE AND SYSTEMS MUSIC podcast Arhivovano 5 listopada 2019 u Wayback Machine Automatic Composition from Non musical Inspiration Sources Arhivovano 2 lyutogo 2014 u Wayback Machine Algorithmic Composition Computational Thinking in Music Arhivovano 6 travnya 2013 u Wayback Machine by Michael Edwards Communications of the ACM Vol 54 No 7 Pages 58 67 10 1145 1965724 1965742 Literatura RedaguvatiPhil Winsor and Gene De Lisa Arhivovano 23 bereznya 2020 u Wayback Machine Computer Music in C Windcrest 1990 ISBN 978 1 57441 116 4 Curtis Roads The Computer Music Tutorial MIT Press 1996 Eduardo Reck Miranda Composing Music with Computers Focal Press 2001 Karlheinz Essl Algorithmic Composition in Cambridge Companion to Electronic Music ed by N Collins and J d Escrivan Cambridge University Press 2007 ISBN 978 0 521 68865 9 Abstract Arhivovano 28 veresnya 2017 u Wayback Machine Gerhard Nierhaus Algorithmic Composition Paradigms of Automated Music Generation Springer 2008 ISBN 978 3 211 75539 6 Wooller Rene Brown Andrew R Miranda Eduardo Diederich Joachim amp Berry Rodney 2005 A framework for comparison of process in algorithmic music systems In Generative Arts Practice 5 7 December 2005 Sydney Australia 1 Arhivovano 23 bereznya 2020 u Wayback Machine A Functional Taxonomy of Music Generation systems Arhivovano 11 kvitnya 2019 u Wayback Machine by Dorien Herremans Ching Hua Chuang and Elaine Chew ACM Computing Surveys Vol 55 No 5 Pages 69 1 30 10 1145 3108242 Posilannya RedaguvatiVstup do algoritmichnoyi kompoziciyi Lispa Arhivovano 12 listopada 2020 u Wayback Machine Video vstup do algoritmichnoyi kompoziciyi z vikoristannyam movi programuvannya Lisp Pidruchniki Arhivovano 22 kvitnya 2021 u Wayback Machine z algoritmichnoyi kompoziciyi Seriya navchalnih posibnikiv Arhivovano 22 kvitnya 2021 u Wayback Machine z algoritmichnoyu kompoziciyeyu Otrimano z https uk wikipedia org w index php title Algoritmichna kompoziciya amp oldid 40622107