Desenvolvimento de corpora e geração de letras de música utilizando modelos pré-treinados - Rodrigues, Matheus Augusto Gonzaga (Universidade Federal de Viçosa, 2021)
O campo de geração de linguagem natural consiste na criação de textos que fornecem informações contidas em outros tipos de fontes (dados numéricos, gráficos, taxonomias e ontologias ou mesmo outros textos), com o objetivo de tornar esses textos indistinguíveis, na medida do possível, daqueles criados por humanos. A geração automática de texto possibilita o aumento da produção de material textual que pode ter diversas finalidades, tais como, produção de material didático, produção de manuais técnicos, auxílio na produção de material de divulgação científica, geração automática de propaganda etc. Dentro do escopo desta tarefa, destaca-se o gênero textual “letra de canção” que se caracteriza por sua estrutura (estruturada em versos que se agrupam em estrofes), por possuir rima e ritmo, e por ser capaz de despertar emoções, visto que o gênero pertence ao domínio artístico. Devido a essas características, a produção de texto musical apresenta desafios adicionais em relação à produção de textos em geral. A geração de letras de canções de forma automática pode auxiliar artistas em suas composições, reduzindo o tempo gasto na escrita de músicas e fomentando a produção musical. A proposta desta pesquisa é verificar a viabilidade da geração de texto musical por meio dos modelos mais recentes de aprendizado profundo. Para atingir esse objetivo a pesquisa foi realizada em duas etapas. A primeira consistiu no desenvolvimento de um corpus de letras de música para treinamento e/ou fine tuning de modelos de aprendizado. A segunda etapa consistiu no ajuste de um modelo pré-treinado para geração de letras de música. O resultado da pesquisa gerou evidências para a abordagem adotada, mostrando que é possível caminho promissor para este tipo de tarefa. Palavras-chave: Processamento de linguagem natural. Geração de texto. Letras de música.

The field of natural language generation consists in the creation of texts that provide information contained in other types of sources (numerical data, graphics, taxonomies and ontologies or even other texts), in order to make these texts indistinguishable, as far as possible, of those created by humans. The automatic generation of text makes it possible to increase the production of textual material that can have different purposes, such as the production of teaching material, production of technical manuals, assistance in the production of scientific dissemination material, automatic generation of advertisement, etc. Within the scope of this task, the textual genre "song lyrics" stands out, characterized by its structure (structured in verses that are grouped into stanzas), by having rhyme and rhythm, and by being able to arouse emotions, once that the genre belongs to the artistic domain. Due to these characteristics, musical text production presents additional challenges compared to text production in general. The automatic generation of song lyrics can help artists in their compositions, reducing the time spent writing songs and promoting music production. The purpose of this research is to verify the feasibility of generating musical texts through the most recent models of deep learning. To achieve this goal, the research was carried out in two stages. The first consisted in the development of a corpus of song lyrics for training and/or fine tuning of learning models. The second step consisted of adjusting a pre-trained model for song lyrics generation. The research results generated evidence for the adopted approach, showing that it is a possible promising path for this type of task. Keywords: Natural language processing. Text generation. Lyrics.
Corpora development and lyrics generation using pre-trained models
Keywords: Processamento de linguagem natural (Computação); Transmissão textual; Composição musical por computador; Sistemas de coleta automática de dados; Ciência da Computação