Os ouvintes identificaram a emoção pretendida por um gerador de música para jogos em apenas 34% dos casos, contra 25% ao acaso, e as peças compostas por humanos no mesmo teste tiveram os mesmos 34% (Ferreira, Lelis e Whitehead, AIIDE 2020). Esse resultado define o campo: o alvo é difícil até para a música feita por humanos. O sistema adaptativo de Hutchings e McCormack obteve um resultado significativo de imersão dentro de cada grupo, mas nenhuma de suas quatro comparações entre grupos ficou abaixo de p = 0,05 (IEEE Transactions on Games 2019). Na Steam, jogos que declaram usar IA generativa recebem uma taxa de recomendação de 68,4%, contra 86,3% dos jogos com conteúdo procedural, embora esse número cubra jogos inteiros, não a música (Bazzaz e Cooper, preprint do arXiv 2026). Reunimos dados de IEEE Transactions on Games, AIIDE, ISMIR, IEEE Conference on Games e estudos revisados por pares com jogadores. Este levantamento fica nos sistemas e em suas avaliações, então leia-o junto com nossas estatísticas de trilhas sonoras de jogos para o lado comercial das trilhas.
TL;DR
- 34% de acertos em valência mais ativação contra 25% ao acaso, com as peças humanas também em 34% (Ferreira et al., AIIDE 2020, 116 participantes).
- Imersão com p = 0,121 para Zelda e p = 0,053 para StarCraft II, sistema adaptativo vs trilha original (Hutchings e McCormack, IEEE Transactions on Games 2019, 34 jogadores).
- A música adaptativa aumentou a presença e o impacto emocional no tiro com arco em RV (Wen et al., IEEE TVCG 2026, 22 participantes).
- Qualidade geral em uma escala de 1 a 5: humano 4,11, melhor gerador 3,94 (Ferreira et al., AIIDE 2022, 199 respostas válidas).
- A taxa de vitórias de um agente de jogo que só ouve o áudio subiu de 0,52 para 0,94 com música adaptativa (Khan et al., IEEE CoG 2023, 90 rodadas por condição).
- O MusicGen produziu trechos de 8 segundos em menos de 4 segundos em uma máquina de teste (Marrinan et al., preprint do arXiv 2024).
- 5.278 músicas de 397 jogos no NES Music Database (Donahue et al., ISMIR 2018).
- 98.940 trechos de gameplay pareados com música de 389 jogos (Cardoso et al., FDG 2024).
- 38,87% dos códigos das entrevistas eram preocupações e 13,09% eram benefícios (Worrall e Collins, IEEE Transactions on Games 2023, 11 compositores).
- Taxa de recomendação na Steam de 86,3% para jogos com conteúdo procedural vs 68,4% para jogos com IA generativa (Bazzaz e Cooper, preprint do arXiv 2026).
1. Estudos com Jogadores: a Tensão Se Move, a Imersão É Mais Difícil de Provar
Nenhuma das quatro comparações entre grupos no estudo de Hutchings e McCormack ficou abaixo de p = 0,05, embora o teste intragrupo do artigo tenha ficado. A manchete ‘os jogadores se sentiram mais imersos’ vale para como cada pessoa mudou, não para uma vitória limpa sobre a trilha original. Amostras tão pequenas só detectam efeitos grandes, então um quase acerto em p = 0,053 não é evidência nem de sucesso nem de fracasso.
A tensão é o resultado mais robusto. Em Galactic Escape, o jogo de teste da Simon Fraser University, uma trilha adaptativa aumentou a tensão vivenciada mesmo quando foi mapeada de trás para frente em relação à curva de tensão do jogo. Isso sugere que uma música que responde de forma audível pode importar mais do que uma música que responde corretamente, o que deveria fazer pensar quem gasta semanas com regras de mapeamento. Wen et al. (2026) acrescentam um alerta vindo da RV: tensão musical moderada melhorou a mira e o tempo de mira, e tensão alta prejudicou ambos, um formato de U invertido.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Trilha fixa vs trilha generativa adaptativa em tiro com arco em RV, delineamento intrassujeitos | 22 participantes, 4 fases de tensão; presença e impacto emocional aumentaram | Wen et al., IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 2026 |
| Imersão, sistema adaptativo vs trilha original do jogo Zelda: MoS | p = 0,121, η² = 0,042 (34 jogadores, 2 grupos de 17, sessões de 20 minutos) | Hutchings e McCormack, IEEE Transactions on Games 2019 |
| Imersão, sistema adaptativo vs trilha original de StarCraft II | p = 0,053, η² = 0,079 | Hutchings e McCormack, IEEE Transactions on Games 2019 |
| Efeito relatado da música sobre a imersão, dentro de cada grupo, com o sistema adaptativo | Aumento significativo nos dois grupos (p<0,05, teste de postos sinalizados de Wilcoxon) | Hutchings e McCormack, IEEE Transactions on Games 2019 |
| Tensão vivenciada, média por trilha: mapeada à tensão 0,62, mapeamento inverso 0,61, sem música 0,55, neutra 0,49 | F(3, 87) = 3,662, p = 0,015, η² parcial = 0,112 (30 jogadores mantidos de 35 recrutados) | Plut, tese de doutorado, Simon Fraser University 2022 |
| Trilha generativa vs trilha linear composta vs trilha adaptativa composta | 48 participantes; a linear teve a nota mais alta em todas as perguntas, a generativa ficou bem perto em congruência emocional, imersão e preferência | Plut, tese de doutorado, Simon Fraser University 2022 |
| Trilha generativa vs trilha linear em um jogo no estilo Tetris | 39 estudantes de graduação; hipóteses não sustentadas, os jogadores não distinguiram as duas, o flow ainda foi afetado | Sites e Potter, Game Studies 2018 |
| Conjunto de treino com humor avaliado de um gerador de música para jogo web, depois testes A/B contra música estática | 80 peças avaliadas; a adaptatividade não necessariamente melhorou em relação à música composta | Adam, dissertação de mestrado, Cal Poly 2014 |
As duas linhas mais antigas acrescentam nuance. Sites e Potter observaram maior flow (um estado de absorção focada e gratificante) entre quem jogou primeiro a versão generativa (amostra do resumo do Playlab da Tampere University), e a tese do AUD.js não encontrou ganho automático em relação a uma trilha composta.
Dado mais recente disponível para este tema: Wen et al. 2026. Todos os outros estudos aqui são de 2014 a 2022.
2. Avaliações de Ouvintes: a Emoção Pretendida Sobrevive?
As peças compostas por humanos não foram melhores que o gerador no teste do Bardo Composer: ambos ficaram em 34%. Isso é um choque de realidade sobre a tarefa, mais do que uma falha do modelo. Identificar ao mesmo tempo a valência (quão agradável ou desagradável a música soa) e a ativação (quão calma ou enérgica ela soa) é simplesmente difícil, e qualquer fornecedor que alegue direcionamento emocional quase perfeito deveria ser questionado sobre a nota da linha de base humana.
As notas de qualidade contam uma história mais apertada. O estudo da AIIDE 2022 colocou seu melhor gerador a 0,17 ponto da música humana (4,11 menos 3,94), embora apenas 199 respostas tenham sobrevivido à filtragem entre 1.600 recrutados, um lembrete de que os dados de audição de trabalhadores de crowdsourcing são ruidosos antes de serem informativos. Um teste menor de Yan (preprint do arXiv 2023), com 16 arranjos de piano para jogos de ritmo, também constatou que os ouvintes preferiram a música feita por humanos; ele não informa o número de respondentes.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Bardo Composer (um gerador para sessões de RPG de mesa): acertos em valência e ativação juntas | 34% vs 25% ao acaso, p = 0,02 (116 participantes, 2 grupos de 58) | Ferreira, Lelis e Whitehead, AIIDE 2020 |
| Bardo Composer: acertos na ativação pretendida, melhor trecho relatado (episódio 4, parte 1) | 87% dos participantes | Ferreira, Lelis e Whitehead, AIIDE 2020 |
| Qualidade geral, escala de 1 a 5, média ± DP | Humano 4,11 ± 0,73, método de busca em árvore (PUCT) 3,94 ± 0,76, CS 3,68 ± 0,96, SBBS 3,62 ± 1,01 (199 respostas válidas de 1.600 recrutados, 80 peças por gerador) | Ferreira et al., AIIDE 2022 |
| Clipes emocionais compostos, concordância dos ouvintes no delineamento de um ranking | 58,5% no geral: valência 59,2%, ativação 59,4%, tensão 56,8% (180 participantes, 90 clipes) | Plut, tese de doutorado, Simon Fraser University 2022 |
| Conjuntos de clipes em que os ouvintes confirmaram os rótulos do compositor | 19 de 30 coincidiram, 10 discordaram, 1 não teve concordância clara | Plut, tese de doutorado, Simon Fraser University 2022 |
Mesmo clipes escritos para uma emoção-alvo não a atingiram: 10 de 30 conjuntos foram no sentido oposto. Sistemas generativos treinados com esses rótulos herdam essa discordância.
Dado mais recente disponível: Ferreira et al., AIIDE 2022. Não encontramos nenhum estudo com ouvintes de 2025 ou 2026 desse porte para música de jogos.
3. Medições dos Sistemas: Velocidade, Estabilidade e Comportamento
A taxa de vitórias de um agente de jogo que só ouve o áudio subiu de 0,52 para 0,94 quando a música de fundo passou a acompanhar a saúde e a distância do jogador. Nenhum humano jogou nesse estudo do IEEE CoG, que usa regras simples de volume sobre grupos de instrumentos separados. Mesmo assim, ele traz um ponto útil: a música adaptativa pode carregar o estado do jogo, não apenas o clima. Os jogos de ritmo levam essa ideia mais longe, embora suas faixas sejam licenciadas, não geradas, como mostram nossas estatísticas de licenciamento de música para jogos de ritmo.
A velocidade é irregular. Um modelo de trechos superou o tempo real em uma máquina de teste, enquanto um pipeline pesado de transformers ainda rodava offline. A estabilidade diante de prompts é a preocupação mais nova: Wu e Si (IVA 2026) testaram se pequenas edições no prompt causam saltos musicais bruscos, o que quebraria uma trilha que muda os prompts durante o jogo.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Tempo para gerar um trecho de 8 segundos do MusicGen (CPU Threadripper 2950X, GPU RTX 2080) | Menos de 4 segundos | Marrinan et al., preprint do arXiv 2024 |
| Ciclo de atualização das mensagens de estado de jogo de um sistema de música adaptativa | A cada 30 ms, com agentes escrevendo dois compassos (trechos de música) por vez | Hutchings e McCormack, IEEE Transactions on Games 2019 |
| Arranjos únicos de uma trilha generativa adaptativa | Quase 14 trilhões, gerados offline porque o modelo MMM é pesado demais para o tempo real | Plut, tese de doutorado, Simon Fraser University 2022 |
| Similaridade de áudio após uma pequena mudança no prompt, MusicGen-large, similaridade de cosseno CLAP (1,0 = idêntico) | 0,7666 com uma palavra trocada, 0,8202 com uma mudança de intensidade (75 grupos de prompts em todas as condições, 6 sementes) | Wu e Si, IVA 2026 |
| Taxa de vitórias, agente que só ouve o áudio com codificador de áudio FFT, música original vs adaptativa | 0,52 vs 0,94; vantagem média em pontos de vida 27,03 vs 136,14 (90 rodadas por condição) | Khan et al., IEEE CoG 2023 |
| Taxa de vitórias, agente que só ouve o áudio com codificador de espectrograma mel, música original vs adaptativa | 0,56 vs 0,68 (90 rodadas por condição) | Khan et al., IEEE CoG 2023 |
| Distância de Áudio de Fréchet (Frechet Audio Distance) em relação a um conjunto de referência cinematográfico de 32 horas, campanha de RPG de mesa, quanto menor, mais próximo | Melhor gerador 3,00 vs trilha humana original 9,66 | Marra e Ferreira, workshop LAMIR (arXiv 2024) |
| Adequação à história: divergência em relação à música de fundo original (KLD), quanto menor, mais próximo | Versão com prompt de emoção 3,34 ± 1,89 vs linha de base 4,84 ± 2,98 | Marra e Ferreira, workshop LAMIR (arXiv 2024) |
A linha de Fréchet pede cuidado. Uma distância menor significa áudio estatisticamente mais próximo de um conjunto de referência cinematográfico, não música melhor que a trilha humana. O artigo do Babel Bardo usou métricas automáticas em 2 campanhas, sem teste de preferência humana, e trata os estudos com ouvintes como trabalho futuro.
4. Dados de Treino: Corpora Construídos sobre Chips de Som Antigos
O NES Music Database reúne 5.278 músicas de 397 jogos, cerca de 46,1 horas no total. Um console dos anos 1980 continua central na pesquisa de música para jogos porque suas músicas são compactas, multi-instrumentais e simbólicas, não porque se pareça com uma trilha orquestral moderna. Vale ter em mente a distância entre os dados de treino e as trilhas lançadas: para alternativas licenciadas de banco de músicas, veja nossas estatísticas de bibliotecas de música de produção.
O hábito de avaliação importa tanto quanto o tamanho. Nem o NES Video-Music Database nem a linha de base do YM2413-MDB usaram teste de audição, apoiando-se em métricas objetivas e classificadores. A geração condicionada chegou mais perto da música humana nas cinco métricas relatadas, e mesmo assim um classificador de gênero ainda reconheceu as peças geradas com menos frequência que as humanas.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Tamanho do NES Music Database | 5.278 músicas, 397 jogos, 296 compositores | Donahue et al., ISMIR 2018 |
| Volume do NES Music Database | 2.325.636 notas, 46,1 horas | Donahue et al., ISMIR 2018 |
| Tamanho do NES Video-Music Database | 98.940 trechos de 15 segundos de 389 jogos, 474 horas de vídeo | Cardoso et al., FDG 2024 |
| Peças com trechos de gameplay pareados, NES Video-Music Database | 4.070 das 5.278 peças | Cardoso et al., FDG 2024 |
| Similaridade do padrão rítmico (grooving): modelo condicionado ao vídeo, modelo sem condicionamento, peças humanas | 0,821, 0,694, 0,999 (140 peças por conjunto) | Cardoso et al., FDG 2024 |
| Acurácia do classificador de gênero em peças geradas vs peças humanas | 22% vs 34% | Cardoso et al., FDG 2024 |
| YM2413-MDB, música de jogos de chip FM dos anos 1980 com rótulos de emoção | 669 arquivos, 15,4 horas, 19 rótulos de emoção, 2 anotadores mais 3 verificadores por música | Choi et al., ISMIR 2022 |
| Acurácia do reconhecimento de emoção em quatro quadrantes, YM2413-MDB | 0,65 o melhor em áudio (ResNet de trechos curtos), 0,48 o melhor em música simbólica (regressão logística) | Choi et al., ISMIR 2022 |
Os rótulos de emoção continuam sendo o recurso mais escasso. O VGMIDI começou com 823 peças, das quais 95 foram anotadas, resultando em 966 frases rotuladas e em um classificador de sentimento com 89,83 ± 3,14% (Ferreira e Whitehead, ISMIR 2019). Seu conjunto rotulado depois cresceu para 200 peças (Ferreira, Lelis e Whitehead, AIIDE 2020). Os rótulos de estrutura são ainda mais raros: um preprint de 2026 de Luo e Reiss construiu um conjunto de dados de áudio de jogos com 309 anotações estruturais, argumentando que a compreensão fraca da estrutura é uma das razões pelas quais a indústria raramente usa geradores neurais.
Dado mais recente disponível: Donahue et al. 2018, Ferreira e Whitehead 2019, Choi et al. 2022.
5. Compositores: Qualidade e Identidade Pesam Mais que o Medo de Perder o Emprego
‘A IA não gera música original e com qualidade humana’ foi o maior subtema em um estudo de entrevistas com compositores profissionais de jogos, com 191 dos 1.199 códigos. A segurança no emprego rendeu apenas 11. O instinto de ler este campo como um pânico trabalhista não bate com aquilo em que esses 11 compositores de fato gastaram o tempo da entrevista: qualidade, controle criativo e propriedade. Isso muda o briefing de design das ferramentas e se conecta às questões jurídicas acompanhadas em nossas estatísticas de disputas de direitos autorais em música gerada por IA.
Essas são contagens de códigos de uma análise temática reflexiva feita por um único pesquisador, portanto medem o quanto o tema apareceu, não quantas pessoas sustentam uma opinião. Trate-as como um mapa da conversa, não como uma pesquisa de opinião.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Amostra do estudo, compositores profissionais de jogos com pelo menos um jogo publicado | 11 pessoas, cerca de 13 horas de entrevistas, 1.199 códigos | Worrall e Collins, IEEE Transactions on Games 2023 |
| Parcela dos códigos sobre preocupações com a tecnologia de música com IA | 38,87% | Worrall e Collins, IEEE Transactions on Games 2023 |
| Parcela dos códigos sobre o choque entre ego criativo e IA vs parcela sobre benefícios da IA | 29,36% vs 13,09% | Worrall e Collins, IEEE Transactions on Games 2023 |
| Códigos sobre ‘a IA musical choca com o ego criativo’ vs ‘a IA pode beneficiar o fluxo de trabalho’ | 133 vs 70 | Worrall e Collins, IEEE Transactions on Games 2023 |
| Códigos sobre preocupações com a segurança no emprego vs preocupações com representação musical e propriedade | 11 vs 83 | Worrall e Collins, IEEE Transactions on Games 2023 |
6. Contexto do Campo: Poucos Sistemas Estudados, Jogadores da Steam Desconfiados
O censo acadêmico mais completo que conseguimos ler, de 2022, cobre apenas 34 sistemas de música generativa de jogos, 19 deles da década anterior. Uma visão geral mais nova de Luo e Reiss (AES 2025) diz que protótipos acadêmicos e uso comercial ainda divergem porque os dois lados priorizam novidade, confiabilidade e recursos de maneiras diferentes. Nenhum conjunto de dados público que encontramos conta os jogos lançados que usam música procedural, então qualquer número desse tipo na internet merece desconfiança.
O substituto mais próximo para o sentimento dos jogadores vem da Steam, e cobre jogos inteiros, não trilhas sonoras. Este preprint de 2026 usou a geração procedural de conteúdo como linha de base para jogos que declaram usar IA generativa. Os avaliadores tendiam a ler a IA generativa como sinal de baixo investimento do desenvolvedor, o que é um alerta para qualquer ferramenta de música vendida com esse rótulo.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Sistemas de música generativa de jogos em um levantamento acadêmico | 34 sistemas, 19 dos 10 anos anteriores ao levantamento | Plut, tese de doutorado, Simon Fraser University 2022 |
| Parcela dos lançamentos da Steam que declaram usar IA generativa | 5,6% em 2024, 10,3% em 2025 | Bazzaz e Cooper, preprint do arXiv 2026 |
| Taxa de recomendação, jogos com conteúdo procedural vs jogos com IA generativa | 86,3% vs 68,4% (5.186 vs 5.970 jogos, 508.192 avaliações em inglês) | Bazzaz e Cooper, preprint do arXiv 2026 |
| Resultado da regressão logística para jogos com IA generativa vs jogos com conteúdo procedural | Razão de chances 0,63 (IC de 95% [0,62; 0,64], p < 0,001) | Bazzaz e Cooper, preprint do arXiv 2026 |
| Taxa de recomendação em jogos gratuitos vs jogos pagos, procedural vs IA generativa | Gratuitos 83,1% vs 50,1%; pagos 86,9% vs 78,9% | Bazzaz e Cooper, preprint do arXiv 2026 |
| Taxa de recomendação em avaliações que mostram consciência da IA generativa | 49,5% (63,7% de sentimento negativo, n = 7.834) | Bazzaz e Cooper, preprint do arXiv 2026 |
Resumo: Sistemas de Música Procedural e Generativa para Jogos em Números
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Ouvintes do Bardo Composer que acertaram valência e ativação | 34% vs 25% ao acaso (116 participantes) | Ferreira, Lelis e Whitehead, AIIDE 2020 |
| Qualidade geral, humano vs melhor gerador, escala de 1 a 5 | 4,11 vs 3,94 (199 respostas válidas) | Ferreira et al., AIIDE 2022 |
| Imersão, sistema adaptativo vs trilha original de StarCraft II | p = 0,053 (34 jogadores) | Hutchings e McCormack, IEEE Transactions on Games 2019 |
| Tiro com arco em RV, música generativa fixa vs adaptativa | 22 participantes, presença e impacto emocional aumentaram | Wen et al., IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 2026 |
| Trilha generativa vs linear em um jogo no estilo Tetris | 39 estudantes de graduação, hipóteses não sustentadas | Sites e Potter, Game Studies 2018 |
| Arranjos únicos de uma trilha generativa adaptativa | Quase 14 trilhões, apenas offline | Plut, tese de doutorado, Simon Fraser University 2022 |
| Tempo de geração de um trecho de 8 segundos do MusicGen | Menos de 4 segundos | Marrinan et al., preprint do arXiv 2024 |
| Similaridade do MusicGen-large após uma mudança de intensidade no prompt | 0,8202 de similaridade de cosseno CLAP | Wu e Si, IVA 2026 |
| Taxa de vitórias do agente que só ouve o áudio, música original vs adaptativa | 0,52 vs 0,94 | Khan et al., IEEE CoG 2023 |
| Distância de Áudio de Fréchet, melhor gerador vs trilha humana | 3,00 vs 9,66 | Marra e Ferreira, workshop LAMIR (arXiv 2024) |
| NES Music Database | 5.278 músicas, 397 jogos, 46,1 horas | Donahue et al., ISMIR 2018 |
| NES Video-Music Database | 98.940 trechos, 389 jogos | Cardoso et al., FDG 2024 |
| YM2413-MDB | 669 arquivos, 15,4 horas | Choi et al., ISMIR 2022 |
| Códigos de compositores sobre ‘sem originalidade e qualidade humana’ vs segurança no emprego | 191 vs 11 de 1.199 códigos | Worrall e Collins, IEEE Transactions on Games 2023 |
| Taxa de recomendação na Steam, jogos com conteúdo procedural vs IA generativa | 86,3% vs 68,4% | Bazzaz e Cooper, preprint do arXiv 2026 |
Metodologia e Fontes
Lemos cada estudo ou a página do seu repositório e relatamos as amostras como impressas. Nenhum número vem de blog de SEO ou de listicle.
- Wen et al., Tuning Immersion and Performance with Adaptive Generative Music in VR, IEEE TVCG 2026
- Hutchings e McCormack, Adaptive Music Composition for Games, IEEE Transactions on Games 2019
- Plut, Application and evaluation of affective adaptive generative music for video games, Simon Fraser University 2022
- Ferreira, Lelis e Whitehead, Computer-Generated Music for Tabletop Role-Playing Games, AIIDE 2020
- Ferreira et al., Controlling Perceived Emotion in Symbolic Music Generation with Monte Carlo Tree Search, AIIDE 2022
- Ferreira e Whitehead, Learning to Generate Music With Sentiment, ISMIR 2019
- Worrall e Collins, Considerations and Concerns of Professional Game Composers Regarding Artificially Intelligent Music Technology, IEEE Transactions on Games 2023
- Donahue et al., The NES Music Database, ISMIR 2018
- Cardoso et al., The NES Video-Music Database, FDG 2024
- Choi et al., YM2413-MDB, ISMIR 2022
- Khan et al., Fighting Game Adaptive Background Music for Improved Gameplay, versão atualizada do IEEE CoG 2023
- Wu e Si, Evaluating Prompt Robustness in Text-to-Audio Systems, IVA 2026
- Marrinan et al., AI audio for user-generated game content, preprint do arXiv 2024
- Marra e Ferreira, Long-Form Text-to-Music Generation with Adaptive Prompts, workshop LAMIR
- Bazzaz e Cooper, Player Perceptions of Generative AI in Games, preprint do arXiv 2026
- Luo e Reiss, Procedural Music Generation Systems in Games, AES 2025 e Supervised Learning for Game Music Segmentation, preprint do arXiv 2026
- Sites e Potter, Everything Merges with the Game, Game Studies 2018, com a amostra tirada do resumo do Playlab da Tampere University
- Adam, Procedural Music Generation and Adaptation Based on Game State, dissertação de mestrado, Cal Poly 2014 e Yan, Generating Rhythm Game Music with Jukebox, preprint do arXiv 2023
- Nota sobre os dados: a maioria das amostras aqui é pequena, então um resultado não significativo não prova ausência de efeito. Worrall e Collins indicam 29 subtemas em um lugar e 30 em outro (a tabela deles lista 29), e a contagem de compositores AAA deles não fecha, então não citamos nenhuma das duas. O capítulo PreGLAM de Plut diz 50 participantes na introdução e 48 nos métodos; usamos 48. Em Wu e Si, a tabela do texto completo que lemos mostra similaridade menor do Stable Audio sob reformulação do que o ranking do resumo sugere, então citamos apenas os números do MusicGen-large, que concordam com o resumo. Khan et al. não usaram jogadores humanos e não relatam testes de significância. O preprint da Steam cobre jogos inteiros e não foi revisado por pares, e seu tempo de jogo mediano difere entre uma tabela e o texto, então omitimos esse número. As entrevistas com compositores são de 2023 e o censo de sistemas é de 2022, então ambos já pedem um sucessor. Levantamentos de música adaptativa feitos por fornecedores que circulam na internet não puderam ser rastreados até um documento primário e foram descartados. Contagens de adoção comercial não estavam disponíveis em uma forma que pudéssemos verificar.
Última atualização: 31 de outubro de 2026. Atualizamos este levantamento trimestralmente, e a próxima revisão é esperada quando os anais da AIIDE 2026 e da ISMIR 2026 forem publicados.