A formal language theory approach to music generation

Abstract

ENGLISH ABSTRACT: We investigate the suitability of applying some of the probabilistic and automata theoretic ideas, that have been extremely successful in the areas of speech and natural language processing, to the area of musical style imitation. By using music written in a certain style as training data, parameters are calculated for (visible and hidden) Markov models (of mixed, higher or first order), in order to capture the musical style of the training data in terms of mathematical models. These models are then used to imitate two instrument music in the trained style.

AFRIKAANSE OPSOMMING: Hierdie tesis ondersoek die toepasbaarheid van probabilitiese en outomaatteoretiese konsepte, wat uiters suksesvol toegepas word in die gebied van spraak en natuurlike taal-verwerking, op die gebied van musiekstyl nabootsing. Deur gebruik te maak van musiek wat geskryf is in ’n gegewe styl as aanleer data, word parameters vir (sigbare en onsigbare) Markov modelle (van gemengde, hoër- of eerste- orde) bereken, ten einde die musiekstyl van die data waarvan geleer is, in terme van wiskundige modelle te beskryf. Hierdie modelle word gebruik om musiek vir twee instrumente te genereer, wat die musiek waaruit geleer is, naboots.