Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Δημιουργία μουσικής με χρήση Νευρωνικών Δικτύων

Papadopoulos Argyris

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Η Μηχανική Μάθηση έχει χρησιμοποιηθεί σε πολλές εφαρμογές τα τελευταία χρόνια και έχει δώσει εντυπωσιακά αποτελέσματα. Είναι ενδιαφέρον ότι πέρα από τα γνωστά προβλήματα ακαδημαϊκού, ερευνητικού ή εμπορικού ενδιαφέροντος, οι τεχνικές μηχανικής μάθησης βρίσκουν όλο και περισσότερο τον δρόμο τους στον χώρο των τεχνών, με την έννοια της παραγωγικής μοντελοποίησης (generative modeling). Στην παρούσα διπλωματική εργασία, διερευνούμε πώς τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αυτόματη δημιουργία μουσικών ακολουθιών. Ο στόχος αυτής της εργασίας είναι η κατασκευή μοντέλων που μπορούν να μάθουν τα βασικά μοτίβα ενός συνόλου δεδομένων εισόδου (που αντιστοιχεί σε κάποιο είδος μουσικής) και να προσπαθήσουν να αναπαραγάγουν αυτά τα μοτίβα ενσωματωμένα σε νέα, πρωτότυπα δείγματα, με την υπόθεση ότι η μοντελοποίηση και η δειγματοληψία μπορεί να είναι πιο αποτελεσματική σε αναπαραστάσεις δισδιάστατων εικόνων. Για το σκοπό αυτό, χρησιμοποιούμε γνωστά μοντέλα μηχανικής μάθησης, συγκεκριμένα Variational Autoencoders (VAE) και Generative Adversarial Networks (GAN), και προτείνουμε τις δικές μας βαθιές αρχιτεκτονικές δικτύων που διατηρούν απλότητα και χαμηλές απαιτήσεις υπολογιστικής ισχύος και χρόνου. Τα μοντέλα που υλοποιήθηκαν εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας σύνολα δεδομένων αρχείων MIDI, που περιέχουν μελωδίες από διαφορετικά είδη μουσικής, τα οποία αρχικά μετατρέπονται σε δισδιάστατες εικόνες κατά την προεπεξεργασία. Μετά την εκπαίδευση σε επίπεδο εικόνας, τα εκπαιδευμένα μοντέλα παράγουν νέες εικόνες παρόμοιου είδους, οι οποίες αποκωδικοποιούνται σε μελωδίες MIDI, ακολουθώντας μια αντίστροφη διαδικασία, και συνεπώς σε μουσική. Τα αρχεία MIDI είναι ιδανικά για τους σκοπούς μας λόγω της διακριτής φύσης τους, η οποία διευκολύνει τη μετατροπή σε εικόνες εμπρός και πίσω. Κατά τη διάρκεια αυτής της εργασίας, εστιάσαμε σε ζητήματα επεξεργασίας δεδομένων, δηλαδή στον τρόπο διαμόρφωσης και στοίχισης δεδομένων, ώστε να βοηθά τα μοντέλα παραγωγής να μαθαίνουν ευκολότερα και γρηγορότερα. Προσφέρουμε επίσης μια σύγκριση των διαφορετικών μοντέλων και εξάγουμε συμπεράσματα σχετικά με την αποτελεσματικότητά τους. Οι μουσικές μελωδίες που παράγονται φαίνεται να προσομοιάζουν σε βασικά χαρακτηριστικά των αρχικών μελωδιών, αλλά μόνο σε λίγες περιπτώσεις το αποτέλεσμα ήταν πραγματικά ενδιαφέρον, όσον αφορά τη θεωρία της μουσικής. Η προτεινόμενη προσέγγιση θα μπορούσε ενδεχομένως να βοηθήσει τους μουσικούς να βελτιώσουν και να εξερευνήσουν πρωτότυπες μελωδίες με βάση τα προτιμώμενα είδη μουσικής. Επιπλέον, η εργασία μας μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως πρότυπο για άλλα προβλήματα μηχανικής μάθησης, που δεν σχετίζονται απαραίτητα με τη μουσική, τα οποία μπορεί να διευκολυνθούν, εάν διερευνηθούν μέσω αναπαραστάσεων εικόνων, όπως προτείναμε. Αν και τα αποτελέσματά μας δεν παράγουν ακόμα μουσική καταναλωτικής ποιότητας, η δουλειά μας αντιπροσωπεύει ένα πρώτο βήμα προς την κατεύθυνση της αυτοματοποιημένης παραγωγής μουσικής και της υπολογιστικής δημιουργικότητας γενικότερα.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες