| Sumario: | La composición musical asistida por ordenador es una disciplina del conocimiento que ha utilizado desde sus inicios multitud de técnicas relativas a la Inteligencia Artificial. El diseño de modelos de Markov para la generación musical de melodías ha sido ampliamente utilizado con la finalidad de emular un determinado estilo musical. Sin embargo, un estudio detallado de los resultados obtenidos por las principales investigaciones pone de manifiesto la ausencia de direccionalidad en las composiciones generadas mediante estos modelos. Se impone la aplicación de reglas de composición o la hibridación con otros métodos para encontrar resultados musicalmente interesantes. En el presente trabajo de investigación proponemos incorporar a los modelos markovianos la definición de una ontología pesada, construida mediante las definiciones formales y restricciones armónicas utilizadas en el discurso musical, para garantizar la coherencia armónica y estructural del material musical generado, analizando de forma independiente las características armónicas y rítmicas de la música, y utilizando nuevos frameworks para la musicología asistida por ordenador, junto con técnicas y frameworks procedentes del Procesamiento del Lenguaje Natural. El modelo de lenguaje musical será entrenado bajo corpus musicales de los compositores J. S. Bach, Monteverdi, Palestrina y estilos Jazz y Folk. Se realizara una evaluación de los resultados compositivos consistente en la realización de una serie de encuestas, entre la que se encuentra un Test de Turing, a un grupo de expertos formado por estudiantes de distintas especialidades del Conservatorio Superior de Música. La comparación de los resultados de nuestra evaluación con otros resultados reportados en la literatura muestra una gran bondad de nuestro sistema en la emulación de estilos, especialmente en el caso del Jazz.
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