Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-07-12T11:59:57Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Luca Bezerra Dias - Dissertação de Mestrado (versão final) - Capas Oficiais e Normas ABNT [Digital].pdf: 5112956 bytes, checksum: 8c627192221d904c973b582471a171dc (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-12T11:59:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Luca Bezerra Dias - Dissertação de Mestrado (versão final) - Capas Oficiais e Normas ABNT [Digital].pdf: 5112956 bytes, checksum: 8c627192221d904c973b582471a171dc (MD5) Previous issue date: 2015-08-31 / FACEPE / Os avanços na área de computação musical ao longo dos anos trouxeram no-vas possibilidades e também novas perguntas. A área de geração automática de con-teúdo musical ganhou bastante interesse (BILES, 1994); (SAMPAIO, TEDESCO e RAMALHO, 2005); (GIFFORD, 2013), e com ela, surgiram questões mais profundas sobre o conteúdo gerado por estes sistemas. Qual a aplicabilidade de tais sistemas? Como trabalhar com conceitos como melodia e harmonia? É possível gerar música que não seja apenas um combinado aleatório de notas ou excertos musicais? Reduzindo o escopo da discussão para sistemas geradores de composições percussivas, um elemento essencial fica em evidência: o ritmo. Qual o impacto de um ritmo destoante dentro de uma música? É possível gerar ritmos neutros, que se en-caixem em qualquer composição? Como gerar automaticamente um bom ritmo? Para responder a essas questões, é necessário antes chegar à resposta de uma pergunta mais fundamental: como saber se um ritmo A combina com um ritmo B? A literatura (inclusive musical) sobre esse assunto é escassa e, na sua maioria, subjetiva, pessoal e sem bases empíricas. Em geral, o caminho tomado pelos traba-lhos costuma se basear no que pode ser feito algoritmicamente, para depois encaixar os resultados dentro do conceito de ritmo, tornando os resultados questionáveis. Diante disso, resolvemos seguir o caminho inverso, partindo de teorias e con-ceitos para só depois chegarmos ao algoritmo. Para tal, pedimos que músicos e estu-diosos apresentassem definições de ritmo e suas características fundamentais, a par-tir das quais construímos hipóteses para responder à pergunta deste trabalho. Isto demandou buscar junto aos músicos possíveis hipóteses, encontrar uma forma de representá-las computacionalmente, levantar exemplos concretos (dados) musicais e decidir como representa-los computacionalmente, planejar experimentos que pudes-sem confrontar hipóteses e dados, para, enfim, tirar conclusões com respeito à per-gunta de pesquisa. Neste trabalho, que se insere na linha do uso de computadores como ferramenta de auxílio ao musicólogo, narramos este processo de investigação, elencando as dificuldades, justificando as escolhas, apresentando os resultados obti-dos e discutindo as lições aprendidas. / The advances in the computer music field throughout the years have brought new possibilities, and also new questions. The automatic generation of music content field has aroused a lot of interest (BILES, 1994); (SAMPAIO, TEDESCO e RAMALHO, 2005); (GIFFORD, 2013), and, with it, many deeper questions about the content gen-erated by these systems were brought into attention. What is the point of such sys-tems? How some concepts such as melody and harmony can be dealt with? Is it pos-sible to generate music that is not just a random sequence of notes or musical ex-cerpts? Narrowing the scope to percussive compositions generative systems, an essen-tial element stands out: the rhythm. What is the impact of a dissonant rhythm within a song? Is it possible to generate neutral rhythms, which could fit into any composition? How to generate a good rhythm? To answer these questions, first of all it is necessary to find the answer to a more fundamental question: how to tell if rhythm A matches rhythm B? The academic literature (including the musical one) on this subject is scarce, and mostly subjective, relying on personal opinions and without empirical basis. In general, the path chosen on the studies is based on what can be done algorithmically, to only then fit the results within the concept of rhythm, making the results unreliable. Therefore, we have decided to take the opposite way, starting from theories and concepts, to only then think about the algorithm. In order to do so, we have asked musicians and researchers to provide us with definitions for rhythm and its most fun-damental characteristics, from which we have built the hypotheses to answer this re-search’s main question. To achieve this, we had to ask musicians for possible hypoth-esis, find a way of representing them computationally, find concrete musical examples (data) and decide how to represent this data computationally, plan experiments that could compare hypothesis against data to, finally, get to conclusions about this re-search’s main question. In this work, which is highly linked with using computers as an auxiliary tool for the musicologist, we describe this investigation process, revealing the difficulties, justifying the choices made, presenting the results obtained and discussing the lessons learned.