ГЕНЕРУВАННЯ МУЗИКИ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Юрій Калічун, Надія Колос

Анотація


У статтi розглянуто i проаналiзовано передовi методи генерування музики за допомогою штучних нейронних мереж. Виявлено переваги i недолiки цих методiв i на основi цiєї iнформацiї спроєктовано i натреновано штучний iнтелект, здатний створювати музичнi композицiї. Пiд час дослiдження варiантiв вхiдного i вихiдного формату для нейронної мережi було визначено, що формат MIDI з нотами для фортепiано пiдходить для генерування музики, адже для нього вже створено багато бiблiотек для обробки i вiн є достатньо простий. На основi цього формату i композицiй з набору даних MAESTRO було побудовано алгоритм попередньої обробки музичних творiв i створено тренувальний набiр для нейронної мережi. Було спроєктовано модель штучного iнтелекту на основi GRU та Self-Attention шарiв. В статтi описано результат роботи цiєї моделi i проаналiзовано Self-Attention шар пiсля тренування. Також було зазначено можливi напрями покращення генерованих композицiй i їх використання.

Повний текст:

PDF

Посилання


https://drive.google.com/drive/folders/1AWLkrvFy8EUL9u-vAfcPyug_gd-cmmLP?usp=sharing
https://www.tensorflow.org/guide
https://towardsdatascience.com/
https://magenta.tensorflow.org/datasets/maestro
https://magenta.tensorflow.org/
https://salu133445.github.io/musegan/
https://deepmind.com/blog/article/wavenet-generative-model-raw-audio
https://openai.com/blog/musenet/
https://medium.com/artists-and-machine-intelligence/neural-nets-for-generating-music-f46dffac21c0
https://towardsdatascience.com/how-to-generate-music-using-a-lstm-neural-network-in-keras-68786834d4c5




DOI: http://dx.doi.org/10.30970/vam.2021.29.11338

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.