National Repository of Grey Literature 2 records found  Search took 0.01 seconds. 
Algorithmic Music Composition
Pankuch, Adam ; Beran, Vítězslav (referee) ; Kolář, Martin (advisor)
Cieľom tejto práce je tvorba systému schopného generovať gitarové stopy. Tento problém pozostáva z dvoch hlavných častí: získanie trénovacieho datasetu a trénovanie vhodného deep learning modelu. Prvá časť tohto problému bola vyriešená sériou skriptov, ktoré vyfiltrovali a transformovali sadu skladieb s viacerými hudobnými nástrojmi z Guitar Pro formátu na sadu gitarových stôp vo formáte pianoroll. Druhá časť problému bola vyriešená natrénovaním niekoľkých konvolučných a rekurentných neurónových sietí na vytvorenom datasete gitarových stôp. Gitarové stopy generované týmito sieťami boli navzájom porovnané a ohodnotené. Hoci vygenerované stopy nie sú veľmi harmonické a príjemné na vypočutie, ukázujú, že konvolučné siete sú vhodnejšie na generovanie polyfónnej hudby v porovnaní s inými typmi neurónových sietí.
Algorithmic Music Composition
Pankuch, Adam ; Beran, Vítězslav (referee) ; Kolář, Martin (advisor)
Cieľom tejto práce je tvorba systému schopného generovať gitarové stopy. Tento problém pozostáva z dvoch hlavných častí: získanie trénovacieho datasetu a trénovanie vhodného deep learning modelu. Prvá časť tohto problému bola vyriešená sériou skriptov, ktoré vyfiltrovali a transformovali sadu skladieb s viacerými hudobnými nástrojmi z Guitar Pro formátu na sadu gitarových stôp vo formáte pianoroll. Druhá časť problému bola vyriešená natrénovaním niekoľkých konvolučných a rekurentných neurónových sietí na vytvorenom datasete gitarových stôp. Gitarové stopy generované týmito sieťami boli navzájom porovnané a ohodnotené. Hoci vygenerované stopy nie sú veľmi harmonické a príjemné na vypočutie, ukázujú, že konvolučné siete sú vhodnejšie na generovanie polyfónnej hudby v porovnaní s inými typmi neurónových sietí.

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.