Resumen de GenoMus: Towards artificial creativity through metaprogramming of musical genotypes

José López Montes

• español

  Esta tesis doctoral presenta GenoMus, un modelo computacional generativo y bioinspirado para el desarrollo de la creatividad musical artificial, basado en la metaprogramación, y diseñado tanto para su uso autónomo como para la colaboración humano-máquina. El modelo consta de un sistema de representación, una biblioteca de funciones generativas y auxiliares, y una interfaz interactiva para la experimentación musical. El sistema de representación define como genotipo al árbol funcional de los procedimientos subyacentes en una pieza musical, y el fenotipo como el resultado musical de esos procesos. Ambos elementos se interrelacionan constituyendo una gramática generativa bidireccional que es simultáneamente un lenguaje de programación y una representación numérica abstracta. Su diseño se ha optimizado para simplificar la codificación unidimensional, la metaprogramación y la integración con cualquier modelo de aprendizaje automático que utilice vectores numéricos. GenoMus se ha desarrollado desde una metodología teórico-práctica, poniéndose a prueba en proyectos de creación musical. El diseño del modelo ha sido guiado por estas experiencias artísticas, en un ciclo iterativo de revisión del marco conceptual, reescritura de los algoritmos y aplicación en composiciones musicales, presentadas como parte de esta investigación.

• English

  This doctoral thesis introduces GenoMus, a generative and bioinspired computational model for the development of artificial musical creativity based on metaprogramming. It is designed for both autonomous use and human-machine collaboration. The model comprises a representation system, a library of generative and auxiliary functions, and an interactive interface for musical experimentation. The representation system defines the genotype as the functional tree of underlying procedures in a musical piece, and the phenotype as the musical outcome of these processes. Both elements interconnect to form a bidirectional generative grammar that serves as both a programming language and an abstract numerical representation. Its design is optimized to streamline one-dimensional encoding, metaprogramming, and seamless integration with any machine learning model utilizing numerical vectors. GenoMus has been developed through a theoretical-practical methodology, undergoing testing in musical creation projects. The model’s design has been shaped by these artistic experiences, evolving iteratively through a cycle of conceptual framework review, algorithm refinement, and practical application in musical compositions, presented as part of this research.