Архітектура програмного забезпечення для написання музичних творів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГавриленко, Олена Валеріївна
dc.contributor.authorКаширіна, Ольга Юріївна
dc.date.accessioned2022-12-27T14:24:28Z
dc.date.available2022-12-27T14:24:28Z
dc.date.issued2021-12
dc.description.abstractenExplanatory note size – 92 pages, contains 26 illustrations, 38 tables, 5 applications. Topicality. Examines the problem of generating music using LSTMneural networks, shows the main features of existing solutions to the problem and software, their advantages and disadvantages. The need to improve algorithms for generating musical works is revealed. The aim of the study. The main goal is to increase the efficiency of the process of generating music by artificial intelligence by creating software based on the improved architecture of the LSTM-neural network. Object of research: software for music generation. Subject of research: algorithms and methods of music pieces generation using LSTM-neural network models. To achieve this goal, the following tasks were formulated: — analysis of existing software for generating music; — analysis of existing methods for generating musical works and identifying their shortcomings; — designing the topology of an artificial neural network for further study of existing works by famous composers; — software architecture development; — implementation of software for generating music; — analysis of the developed software’s effectiveness. The scientific novelty of the results of the master's dissertation is improvement of the algorithm of music generation due to improved neural network topology, improvement of the software architecture by improving the layer of business logic, analysis of music generation results using Music Information Retrieval (MIR). The practical value of the obtained results is that the source software can be used to generate musical works in the style of different composers. Such works can be used in media projects, cinema, advertising, etc. The software can be used in music schools and conservatories to study the style of composers. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. Work was performed at the Department of Informatics and Software Engineering of the National Technical University of Ukraine «Kyiv Polytechnic Institute. Igor Sikorsky». Approbation. The scientific provisions of the dissertation were tested at the First All-Ukrainian Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students "Software Engineering and Advanced Information Technologies" (SoftTech-2021) — Kyiv. Publications. The scientific provisions of the dissertation published in: Kashirina O.Y., Havrylenko O.V. Analysis of the quality of the music generation system based on LSTM. Proceedings of the First All-Ukrainian Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students "Software Engineering and Advanced Information Technologies" (SoftTech-2021). Section of the Department of Informatics and Software Engineering. Conference materials. — Kyiv. — 2021. November 22-26, 2021. — P.28-31.uk
dc.description.abstractukРозмір 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.uk
dc.format.page103 с.uk
dc.identifier.citationКаширіна, О. Ю. Архітектура програмного забезпечення для написання музичних творів : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Каширіна Ольга Юріївна. – Київ, 2021 – 103 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51558
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectгенерування музичних творівuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectпошук музичної інформаціїuk
dc.subjectPythonuk
dc.subjectmusic generationuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectmusic information retrievaluk
dc.subject.udc004.835, 004.415.25uk
dc.titleАрхітектура програмного забезпечення для написання музичних творівuk
dc.title.alternativeSoftware Architecture for Music Pieces Generationuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kashyrina_magistr.pdf
Розмір:
3.21 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІПІ)
Магістерські роботи