Riassunto analitico
Questa tesi illustra diversi modelli pubblicati in letteratura negli ultimi 5 anni per l'analisi emotiva di un brano musicale e la generazione di sequenze musicali simboliche. In particolare: la tesi presenta le basi dell'elaborazione di sequenze temporali attraverso l'utilizzo di reti ricorrenti (Recurrent Neural Network) e attraverso l'architettura di tipo Transformer recentemente sviluppato. Quindi, questa tesi approfondisce un modello di analisi emotiva di un brano musicale attraverso un riadattamento delle reti Triplet Neural Networks. Inoltre, la tesi espone tre modelli di generazione musicale simbolica: il primo attraverso l'utilizzo di reti ricorrenti concatenate su due assi diversi, il secondo attraverso l'utilizzo di un Transformer leggermente riadattato al contesto musicale e il terzo sfrutta quest'ultimo modello per generare sequenze musicali condizionate ad alcuni valori emotivi.
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