Архітектура програмного забезпечення для написання музичних творів
Вантажиться...
Дата
2021-12
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Розмір пояснювальної записки – 92 аркуші, містить 26 ілюстрацій,
38 таблиць, 5 додатків.
Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему генерування
музичних творів за допомогою LSTM-нейронних мереж, показано основні
особливості існуючих рішень проблеми та програмного забезпечення, їх
переваги та недоліки. Виявлено потребу в удосконаленні алгоритмів
генерування музичних творів.
Мета дослідження. Основною метою є підвищення ефективності
процесу генерації музики штучним інтелектом за рахунок створення
програмного забезпечення на основі вдосконаленої архітектури LSTM-
нейронної мережі.
Об’єкт дослідження: програмне забезпечення для генерування
музичних творів комп’ютером.
Предмет дослідження: алгоритми та методи генерування музичних
творів з використанням моделей LSTM-нейронних мереж.
Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання:
— аналіз існуючого програмного забезпечення для генерування
музичних творів;
— аналіз існуючих методів для генерування музичних творів та
виявлення їхніх недоліків;
— проектування топології штучної нейронної мережі для
подальшого навчання на існуючих творах відомих композиторів;
— розробка архітектури програмного забезпечення;
— реалізація програмного забезпечення для генерування музичних
творів;
— аналіз ефективності роботи розробленого програмного
забезпечення.
Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає у
вдосконаленні алгоритму генерації музичних творів за рахунок покращеної
топології нейронної мережі, покращенні архітектури програмного
забезпечення за рахунок вдосконалення шару бізнес-логіки, аналізі
результатів генерації музичних творів за допомогою методів Music
Information Retrieval (MIR).
Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що
вихідне програмне забезпечення можна буде використовувати для
генерування музичних творів у стилі різних композиторів. Такі твори
можуть використовуватися у медійних проектах, кінематографі, рекламі
тощо. Програмне забезпечення можна використовувати у музичних школах
та консерваторіях для вивчення особливостей стилів композиторів.
Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота
виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії
Національного технічного університету України "Київський політехнічний
інститут імені Ігоря Сікорського".
Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на I
Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та
студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні
технології» (SoftTech-2021) — м. Київ.
Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в:
Каширіна О.Ю., Гавриленко О.В. Аналіз якості роботи системи
генерування музики на основі LSTM. Перша Всеукраїнська науково-
практична конференція молодих вчених та студентів «Інженерія
програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-
2021). Секція кафедри інформатики та програмної інженерії. Матеріали
конференції. — Київ. — 2021. 22–26 листопада 2021р. — С.28-31.
Опис
Ключові слова
генерування музичних творів, нейронні мережі, пошук музичної інформації, Python, music generation, neural networks, music information retrieval
Бібліографічний опис
Каширіна, О. Ю. Архітектура програмного забезпечення для написання музичних творів : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Каширіна Ольга Юріївна. – Київ, 2021 – 103 с.