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und um so langweiliger, je mehr die Regeln im Sinne der musiktheoretischen Kenntnisse oder gemäß der musikalischen Erfahrung definiert werden. Auf der beiligenden CD ist ein automatisch generierter Blues zu hören. Es wäre nicht schwer gewesen, mit Hilfe eines gut sortierten Regelwerks vom System einen Blues kreieren zu lassen, der "passabel" klingt, denn erst beim genaueren Vergleich mit weiteren, nach dem gleichen Prinzip generierten Stücken fällt die stärkere Regelhaftigkeit auf. Wir haben es vorgezogen, einen Blues-"output" auszuwählen, der die musikalischen Probleme der regelbasierten Generierung nicht verschleiert.
4. Strategien zur automatischen Komposition
4.1 Allgemeine Strategien
Im Gegensatz zu üblichen Sprachgenerierungssystemen, die i.a. semantikgesteuert sind und eine Aufgabe erfolgreich abgeschlossen haben, wenn sie einen (im Prinzip beliebigen) Satz mit der vorgegebenen Bedeutung erzeugt haben, ist die Situation bei der Generierung von Musik anders. Sie ist etwa vergleichbar mit einem Gedichtegenerator, der seine Aufgabe dann erfolgreich gelöst hat, wenn er ein gutes Gedicht generiert hat. Diese andere Aufgabenstellung impliziert neben den bereits diskutierten Problemen ein immenses Anwachsen möglicher Lösungen. Aufzählen allein ist nicht mehr sinnvoll. Auch die angesprochenen stochastischen Methoden allein führen nicht wesentlich weiter. Die Ansätze, die hier größeren Erfolg versprechen, bestehen darin, dem Generierungssystem mehr Daten zur Verfügung zu stellen als nur musikalisches Wissen und musikalische Regeln, und den Generierungsprozeß zu modularisieren. Die Schritte, die in der einen oder anderen Form in den meisten Systemen vorkommen sind:
Das größte Problem besteht zunächst darin, an geeignete Motive zu kommen. Hat man diese und Regeln für die globale Struktur eines Stückes, so ist der schwierigste kreative Teil der Aufgabe eigentlich schon geschafft. In der Praxis erweist sich allerdings die Programmierung des Reststruktur oft genug noch als harte "Knochenarbeit". |