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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: GENERATION OF MUSIC FOR GAMES INTEGRATED TO THE PLOT WITH DEEP LEARNING TECHNIQUES Autor: GUSTAVO AMARAL COSTA DOS SANTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
BRUNO FEIJO - ADVISOR
AUGUSTO CESAR ESPINDOLA BAFFA - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 57504
Catalogação: 24/02/2022 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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:
Título: GENERATION OF MUSIC FOR GAMES INTEGRATED TO THE PLOT WITH DEEP LEARNING TECHNIQUES Autor: GUSTAVO AMARAL COSTA DOS SANTOS
AUGUSTO CESAR ESPINDOLA BAFFA - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 57504
Catalogação: 24/02/2022 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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:
In this project, a study was developed regarding the generation of musical content for games through different deep learning techniques. In it, in addition to the construction of a theoretical framework to support future projects, the implementation of a system capable of parameterizing feelings, through the
Arousal/Valence model, and thus, able to materialize the musical generation integrated to the plot, was also addressed. Therefore, for the generation of the musical content, the Transformer was used as deep learning model. Moreover, aiming to optimize it, the process was integrated with a multilayer music generation technique and the system itself was implemented in Typescript and Python with NestJS and TensorFlow/Magenta as main frameworks respectively.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
