Sorry english speakers, everything in here is in Brazilian Portuguese; Maybe google translate can help you. Good luck!
Composição Automática de Partituras com Machine Learning
Projeto desenvolvido como trabalho de conclusão de curso de Engenharia da Computação da faculdade UniSalesiano de Araçatuba.
Desenvolvido por
- André Igor Gallacci
- João Augusto Silva Lêdo
- Leonardo César Bottaro
Sob orientação dos professores
- James Clauton da Silva (Doutor)
- José Vital Ferraz Leão (Mestre)
- Renato de Aguiar Teixeira Mendes (Doutor)
Documentos
O artigo e relatorio técnico, com informações mais detalhadas do que foi feito, qual o nosso objetivo, como fizemos e os resultados, podem ser encontrados dentro da pasta Artigo & Relatório Técnico
A pasta Apresentações & Vídeos contém as apresentações que fizemos ao nossos professores e colegas durante as aulas e "checkpoints" do trabalho.
As outras três pastas contém o código fonte de diferentes partes do projeto, recomendo olhar o relatório técnico para mais informações sobre o conteudo de cada uma.
Executar o projeto
Front-end (Interface)
Distribua todos os arquivos da pasta interface com um servidor básico de arquivos estáticos, recomendo a extensão Chrome Web Server do Google Chrome ou então subir os arquivos no Firebase Hosting do Google, depois disso, basta acessar o index.html do servidor pelo seu navegador de internet.
Back-end (Rede Neural)
O back-end é feito em Python e depende de algumas bibliotecas para funcionar corretamente, tenha instalado em seu ambiente:
- Python 3.6.2
- Tornado
- Numpy
- Keras
- TensorFlow 1.3
Após instalado essas dependencias, execute o arquivo ServerFinal.py dentro do Python. Quando a mensagem "READY!" aparecer na tela, significa que o servidor está rodando e aguardando conexões.
Em ação!
Agora na interface, Ajuste o BPM para que fique de acordo da musica que será tocada, depois basta colocar o endereço IP do servidor python e clicar no botao "conectar". A partir deste momento o programa vai começar a escutar seu microfone e desenhar as notas que ouvir.
Bibliotecas utilizadas
Muito obrigado aos desenvolvedores e a comunidade open-source, sem eles esse projeto não seria possível!
- p5.js - https://github.com/processing/p5.js
- MIDI.js - https://github.com/mudcube/MIDI.js/
- VexFlow - https://github.com/0xfe/vexflow
- VexFlow-json - https://github.com/rubiety/vexflow-json
- Tornado - https://github.com/tornadoweb/tornado
Observações
- Use sob sua própria conta e risco, não nos responsabilizamos por qualquer dano causada pelo uso deste software.
- O navegador Safari não permite utilizar o microfone, ou seja, este programa nao funciona no safari.
- Programa experimental, não recomendamos seu uso para aplicações finais.
- Perdi o Jogo.