|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Нейросетевая Генерация Музыкидипломная работа (Бакалавр)
- Научный руководитель: Дьяконов А.Г.
- Автор: Иванов Сергей Максимович
- Тип: Бакалавр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2018
- Аннотация: В выпускной квалификационной работе Иванова Сергея Максимовича впервые в истории кафедры математических методов прогнозирования рассматривается проблема генерации музыки: необходимо разработать генератор (алгоритм и его программную реализацию) полифонического музыкального произведения для фортепьяно по его т.н. «затравке» (начальному фрагменту). Работа состоит из введения с кратким описанием проблематики; раздела «Задача», в котором описаны разные постановки задачи и формат представления данных; раздела «Открытые проблемы», в котором описан некоторый вероятностный подход к моделированию музыки и проблемы, которые могут возникнуть при генерации; раздела «Используемые инструменты», в котором описаны различные модели нейронных сетей (в частности, RNN, LSTM, RBM, GAN, VAE); раздела «Обзор существующих моделей», в котором подробно изложены современные подходы к генерации музыки; раздела «Предлагаемая модель», в котором описана авторская модель; раздела «Эксперименты» с описанием данных для обучения, параметров итоговой модели и полученных результатов; заключения и списка литературы. Модель автора состоит из генератора (двуслойная LSTM-сеть и механизм внимания), полифонического сэмплера, декодера. Декодер необходим, поскольку генератор (для экономии памяти и времени) работает со сжатым представлением музыки. Достаточно оригинальной авторской находкой стало устройство поголосового полифонического сэмплера. В частности, он получает оценку звучания и незвучания каждой из 12 нот (добавление оценок незвучания позволило повысить качество решения). Одна из промежуточных версий алгоритма автора участвовала в Международном соревновании по генерации музыки с помощью искусственного интеллекта на платформе CrowdAI и вошла в топ5 среди 24 участников. Результаты работы доложены на XXV Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Ломоносов-2018 и опубликованы в сборнике работ конференции.
- Добавил в систему: Дьяконов Александр Геннадьевич
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Music_Generation_Using_Neural_Nets_end.pdf | Music_Generation_Using_Neural_Nets_end.pdf | 2,5 МБ | 8 августа 2018 [Dyakonov] |