Hudební kompozice s využitím metod umělé inteligence
Loading...
Date
Authors
Vendrame, Katia
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Tato studie se věnuje metodám automatické kompozice hudby (AMC), s kon- krétním zaměřením na evoluční algoritmy a neuronové sítě. Potenciální dialog mezi muzikologickými teoriemi a AMC jsou analyzovány, spolu s otázkou jejího základu v hudební tradici. Byly zkoumány tři algoritmy pro tvoření krátkých jednohlasých melodií založených na stylu daného datasetu nebo požadavcích uživatele: pravdě- podobnostní gramatická evoluce, genetické algoritmy a LSTM modely. Praktická část práce představuje aplikace těchto algoritmů a výsledky testování jejich výhod a předností. Dále je představena implementace pro analýzu MIDI datasetů z hudební perspektivy. V poslední řadě jsou představeny možnosti budoucího vylepšení a roz- šiření zkoumaných algoritmů v oblasti automatické hudební analýzy a kompozice.
This research delves into methods for automatic music composition, with a spe- cific emphasis on evolutionary algorithms and neural networks. It examines the potential correlation and discourse between musicology theories and automatic mu- sic composition, as well as its foundation in musical tradition. The study focuses on three algorithms utilized for generating short monophonic melodies stylistically based on given datasets or the user’s requirments: probabilistic grammar evolution, genetic algorithms, and LSTM models. The practical part of this work showcases the application of these algorithms and presents results from testing their efficacy and capabilities. Furthermore, it introduces an implementation for analyzing MIDI datasets from a musical perspective. Ultimately the study highlights the potential for future enhancements and broader applications in the field of automatic music analysis and composition.
This research delves into methods for automatic music composition, with a spe- cific emphasis on evolutionary algorithms and neural networks. It examines the potential correlation and discourse between musicology theories and automatic mu- sic composition, as well as its foundation in musical tradition. The study focuses on three algorithms utilized for generating short monophonic melodies stylistically based on given datasets or the user’s requirments: probabilistic grammar evolution, genetic algorithms, and LSTM models. The practical part of this work showcases the application of these algorithms and presents results from testing their efficacy and capabilities. Furthermore, it introduces an implementation for analyzing MIDI datasets from a musical perspective. Ultimately the study highlights the potential for future enhancements and broader applications in the field of automatic music analysis and composition.
Description
Citation
VENDRAME, K. Hudební kompozice s využitím metod umělé inteligence [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Miluše Vítečková, CSc. (předseda)
prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (místopředseda)
prof. Ing. Dagmar Janáčová, CSc. (člen)
doc. Ing. Ivan Švarc, CSc. (člen)
doc. Ing. Miloš Hammer, CSc. (člen)
RNDr. Martin Kuba, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Zavřel (člen)
Date of acceptance
2024-06-12
Defence
Studentka předvedla výsledky své práce. Po přečtení posudků reagovala uspokojivě na dotazy oponenta. Pokračovaly dotazy komise:
prof. Janáčová: Složila jste nějakou hudbu, dle Vašeho algoritmu? Co znamená vylepšení melodie (kritéria, která jste použila)
doc. Švarc: Je škoda, že nemáte v prezentaci zvukovou ukázku...
Vedoucí DP navrhuje studentku na Cenu školitele a komise to odsouhlasila.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení