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Título: GERAÇÃO DE MÚSICA PARA JOGOS INTEGRADA AO ENREDO COM TÉCNICAS DE APRENDIZADO PROFUNDO
Autor: GUSTAVO AMARAL COSTA DOS SANTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  BRUNO FEIJO - ORIENTADOR
AUGUSTO CESAR ESPINDOLA BAFFA - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 57504
Catalogação:  24/02/2022 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57504@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57504@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.57504

Resumo:
Neste projeto foi desenvolvido um estudo referente a geração de conteúdo musical para jogos por meio de diferentes técnicas de aprendizado profundo. Nele, além da construção de um arcabouço teórico para a fundamentação de projetos futuros, abordou-se também a implementação de um sistema capaz de parametrizar sentimentos, por meio do modelo de Excitação/Valência, e assim, concretizar a geração musical integrada ao enredo. Por conseguinte, para a confecção da geração musical, utilizou-se o Transformer como modelo de aprendizado profundo. Em somatório, visando otimizá-lo, o processo foi integrado a uma técnica de geração musical multicamadas e o sistema em si foi implementado em Typescript e Python com NestJS e TensorFlow/Magenta como principais frameworks respectivamente.

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