Lenguaje de programación para la composición automática de música

Autores/as

  • Erick G.G. de Paz Tecnológico Nacional de México, Instituto Tecnológico de Apizaco. Apizaco, Tlaxcala, MÉXICO
  • Perfecto Malaquías Quintero Flores 1Posgrado e Investigación, Tecnológico Nacional de México, Instituto Tecnológico de Apizaco. Apizaco, Tlaxcala, MÉXICO
  • Xavier Quiñones Solís Escuela de Música del Estado de Tlaxcala. Apizaco, Tlaxcala, MÉXICO

DOI:

https://doi.org/10.30973/progmat/2025.17.1/1

Palabras clave:

Composición musical automática, Lenguajes de Programación, Cadenas de Markov

Resumen

Este artículo presenta un lenguaje de programación que organiza fragmentos de un corpus musical en nuevas y coherentes composiciones de acuerdo con las instrucciones codificadas por el usuario. Para este fin, la sintaxis del lenguaje consiste en una colección de operadores de alto nivel para controlar sistemáticamente los aspectos armónicos y rítmicos de la música compuesta automáticamente. Los operadores principales están basados en un modelo de cadenas de Markov; lo que ocasiona que el proceso de composición sea resultado de varias decisiones aleatorias. Esto permite que para el mismo código, múltiples composiciones diferentes puedan ser producidas. El artículo da una perspectiva sobre los aspectos teóricos del lenguaje y sus sintaxis. Adicionalmente, algunos ejemplos de código y sus composiciones producidas son incluidos y analizados.

Biografía del autor/a

Erick G.G. de Paz, Tecnológico Nacional de México, Instituto Tecnológico de Apizaco. Apizaco, Tlaxcala, MÉXICO

Erick G.G. de Paz obtuvo el grado de ingeniero en computación por la Universidad Autónoma de Tlaxcala en 2016. Es miembro de la MACVNR; y entre sus intereses de investigación se incluyen la composición algorítmica, la minería de patrones y las heurísticas de optimización. Actualmente, estudia en un programa de posgrado en el Tecnológico Nacional de México.

Perfecto Malaquías Quintero Flores, 1Posgrado e Investigación, Tecnológico Nacional de México, Instituto Tecnológico de Apizaco. Apizaco, Tlaxcala, MÉXICO

Perfecto Malaquías Quintero Flores obtuvo el grado de Doctor en 2013 por la Universidad de Montpellier, Francia. Sus áreas de investigación son los sistemas difusos, la minería de datos y la computación de alto desempeño. Actualmente es miembro del núcleo académico de posgrado del Tecnológico de Apizaco perteneciente al Tecnológico Nacional de México.

Xavier Quiñones Solís, Escuela de Música del Estado de Tlaxcala. Apizaco, Tlaxcala, MÉXICO

Xavier Quiñones Ladrón de Guevara y Solís, graduado como concertista clarinetista a nivel técnico por la Escuela de Música de la UNAM. Realizó estudios de Armonía, Contrapunto y Composición con el maestro Humberto Hernández Medrano en el “Taller Polifónico de México” y estudios de piano profesional bajo la dirección del maestro Leopoldo González. Ha publicado obras y arreglos originales para los conjuntos de cámara del Clarinet Institute (Los Angeles). Desde 1999, imparte cursos de armonía, análisis y contrapunto en la Escuela de Música del Estado de Tlaxcala. Durante el período 2009-2010, fue miembro del comité de planeación del fondo Estatal para la cultura y las artes de Tlaxcala. Desde 2010, es coordinador académico de la EMET.

Citas

Rameau JP. Treatise on Harmony. New York: Dover Publications; 2012.

García Gago J. Tratado de contrapunto: tonal y atonal. Barcelona: Publicacions Clivis; 1977.

Agon A. OpenMusic: Un langage visuel pour la composition musicale assistée par ordinateur [tesis doctoral]. Paris: Université de Paris 6; 1998.

Sorensen A. Impromptu: an interactive programming environment for composition and performance. Proc. of the Australasian Computer Music Conference. Brisbane. Australia. 2009;2(4):1-6.

Boulanger R. The Csound Book: Perspectives in Software Synthesis, Sound Design, Signal Processing, and Programming. Cambridge (MA): MIT Press; 2000.

Blackwell A, Collins N. The programming language as a musical instrument. Proc. of the Psychology of Programming Interest Group. Brighton, UK. 2005;5(3):284-289.

Tchaikovsky P. Guide to the Practical Study of Harmony. New York: Dover Publications; 2005.

Tymoczko D. A Geometry of Music: Harmony and Counterpoint in the Extended Common Practice. New York: Oxford University Press; 2011.

Rimsky-Korsakov N, Achron J, Hopkins N. Practical Manual of Harmony. New York: C. Fischer; 2005. https://doi.org/10.1177/002743213101800145.

Van Der Merwe A, Schulze W. Music generation with Markov models. IEEE MultiMedia. 2011;18(3):78-85. https://doi.org/10.1109/MMUL.2010.44.

Edwards M. Algorithmic composition: computational thinking in music. Communications of the ACM. 2011;54(7):58-67. https://doi.org/10.1145/1965724.1965742.

Bolch G, Greiner S, de Meer H, Trivedi K. Queueing Networks and Markov Chains: Modeling and Performance Evaluation with Computer Science Applications. 2nd ed. Hoboken (NJ): John Wiley & Sons; 2006.

Lipowski A, Lipowska D. Roulette-wheel selection via stochastic acceptance. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2012;391(6):2193-2196. https://doi.org/10.1016/j.physa.2011.12.004.

Deitel HM, Deitel PJ. Cómo programar en C/C++ y Java. 5ª ed. México: Pearson Educación; 2004.

Cooper K, Torczon L. Engineering a Compiler. 2nd ed. Amsterdam: Elsevier Science; 2011.

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Publicado

02-02-2025

Cómo citar

G.G. de Paz, E., Quintero Flores, P. M., & Quiñones Solís, X. (2025). Lenguaje de programación para la composición automática de música. Programación matemática Y Software, 17(1), 1–10. https://doi.org/10.30973/progmat/2025.17.1/1

Número

Sección

Artículos