Markovin ketjut ja Markovin piilomallit algoritmisessa säveltämisessä

Abstract

Tässä tutkielmassa kartoitettiin Markovin ketjujen ja Markovin piilomallien hyödyntämistä algoritmisessa säveltämisessä. Markovin ketjuja on hyödynnetty algoritmisessa säveltämisessä jo 1950-luvulta lähtien. Kirjallisuuskatsauksen tuloksena selvisi, että menetelmiä käytetään ensisijaisesti musiikkityylien jäljittelyyn. Menetelmien heikkoudeksi nähtiin niiden tuottamien sävellysten yleinen musiikillisen rakenteen puute erityisesti pidemmissä tuotoksissa. Markovin ketjujen etuna oli yksinkertainen ja tehokas toteutus.

This thesis is a survey of Markov chains and Hidden Markov in algorithmic composing. The former have been used in algorithmic composing since the 1950s and the latter are derived from Markov chains. Markov chains and hidden Markov models are primarily used in imitation of musical styles. Pieces generated with the said methods lack musical structure, especially in the long-term. Markov chains' advantage was their simple and efficient implementation.