Plataforma web para una IA generadora de melodías musicales

Abstract

[ES] Este proyecto consiste en el desarrollo e implementación de una plataforma web diseñada para dar acceso al usuario a una IA generadora de melodías musicales. A pesar de que este proyecto se presente como un trabajo académico, tiene también una proyección comercial, ya que la plataforma web desarrollada permite acceder a los diversos proyectos de IA desarrollados en el Laboratorio Quosséça. Este laboratorio, el cual es dirigido por el profesor Gilles Pesant, se encuentra en la Universidad Politécnica de Montreal (Canadá), y está especializado en IA y programación mediante restricciones.

En el laboratorio existían diversos proyectos enfocados en la generación de melodías musicales mediante algoritmos de IA, pero no tenían alcance a un público general, quedándose recluidos en el ámbito académico. Así nació la necesidad de crear una plataforma web desde la que cualquier usuario externo pudiese acceder a estos proyectos, pudiese entrenar el algoritmo seleccionado con sus propios ficheros MIDI, pudiese seleccionar las restricciones a aplicar a la futura melodía generada y posteriormente reproducirla.

La metodología empleada para el desarrollo de la plataforma web ha sido una metodología en cascada. El frontend de la plataforma se ha desarrollado en HTML, CSS, el framework Bootstrap y JavaScript. El backend relacionado con la lógica de la plataforma se ha realizado mediante el framework Flask y Python, mientras que el correspondiente al almacenamiento de datos se ha realizado mediante el framework .NET de C# (creación de una API REST).

Como resultado final, se ha logrado crear una plataforma web responsive dotada de todas las funcionalidades necesarias posibles para generar melodías musicales a través de los proyectos desarrollados en el Laboratorio Quosséça.

[EN] This project consists in the development and implementation of a web platform designed to provide access to users to an AI music melody generator. Although this project is presented as an academic endeavor, it also has a commercial projection, due to the developed web platform allows access to various AI projects developed at the Quosséça Laboratory. This laboratory, directed by Professor Gilles Pesant, is located at Polytechnique Montreal (Canada) and specializes in AI and constraint programming.

Within the laboratory, there were several projects focused on generating music melodies using AI algorithms, but they lacked reach to a general audience and remained inside of the academic sphere. This gave rise to the need to create a web platform from which any external user could access these projects, train the selected algorithm with their own MIDI files, choose the constraints to apply to the future generated melody and subsequently play it.

The methodology employed for the development of the web platform was a waterfall methodology. The frontend of the platform has been developed using HTML, CSS, Bootstrap framework and JavaScript. The backend related to the platform's logic has been implemented using the Flask framework and Python, while the data storage has been implemented using the .NET framework of C# (API REST creation).

As a final result, a responsive web platform equipped with all the necessary functionalities to generate music melodies through the projects developed at the Quosséça Laboratory has been successfully created.