Show simple item record

Generating polyphonic music using neural networks
dc.contributor.advisorHajič, Jan
dc.creatorŽidek, Marek
dc.date.accessioned2017-09-27T09:35:23Z
dc.date.available2017-09-27T09:35:23Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/90459
dc.description.abstractThe aim of this thesis is to explore new ways of generating unique polyphonic music using neural networks. Music generation, either in raw audio waveforms or discretely represented, is very interesting and under a heavy ex- ploration in recent years. This thesis works with midi represented polyphonic classical music for piano as training data. We introduce the problem, show rele- vant neural network architectures and describe our numerous ideas, out of which one idea, our experiment with three versions of skip residual LSTM connections for music composition, we consider a good contribution to the field. In related work, skip-connections were explored mostly for classification tasks, however, our results show a solid improvement for music composition (e.g. 47% of respondents considered our samples real). We also show that skip-connections have rather diverse hyperparameter space for future tuning. Apart from standard automated test set evaluation, which is hard to design and interpret for creativity mimicking models, we also did a complex evaluation through surveys. The evaluation was specifically designed to not only to show results for our samples, but to reveal information about expectancy, preconceptions and influence of personal charac- teristics of the respondents. We consider this a valuable...en_US
dc.description.abstractCílem této práce je prozkoumat nové možnosti v generovaní unikátních polyfonních skladeb s použitím neuronových sítí. Generovaní hudby, ať už pomocí zvukových vln nebo diskrétních reprezentací je velmi zajimvé a v posledních letech zkoumané téma. Tato práce používá jako trénovací data klasickou polyfonní hudbu reprezentovanou ve formátu midi. Nejdříve v práci popíšeme problém, předvedeme relevantní architektury neuronových sítí a poté vysvětlíme naše nápady, ze kterých jeden, a to náš experiment se třemi verzemi přidávání "skip-connections" do modelu LSTM pro generaci hudby, považujeme za kvalitní příbytek do tohoto odvětví. U podobných prací byly "skip-connections" úspěšně zkoumány hlavně pro problémy klasifikace, nicméně naše výsledky ukazují slušné vyledky pro generaci hudby (např. 47% našich respondentů považovalo naše generované vzorky za realné). Kromě standartní automatizované evaluace na testovacích datech, která je pro generování hudby hůře uchopitelná, je v práci provedena velmi komplexní evaluace pomocí dotazníků. Tato evaluace byla navržena ne pouze pro předvedení výsledků naší práce, ale také pro odhalení zajimavých souvislostí o očekávání, předsudků a charakteristik respondentů. Toto považujeme za hodnotný zdroj informací pro budoucí práce o automatickém generování hudby.cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectMusic generationen_US
dc.subjectcomputational compositionen_US
dc.subjectrecurrent neural networksen_US
dc.subjectdeep learningen_US
dc.subjectGenerování hudbycs_CZ
dc.subjectpočítačová kompozicecs_CZ
dc.subjectrekurentní neuronové sítěcs_CZ
dc.subjecthluboké učenícs_CZ
dc.titleGenerování polyfonní hudby pomocí neurových sítícs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2017
dcterms.dateAccepted2017-09-06
dc.description.departmentInstitute of Formal and Applied Linguisticsen_US
dc.description.departmentÚstav formální a aplikované lingvistikycs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId190212
dc.title.translatedGenerating polyphonic music using neural networksen_US
dc.contributor.refereeMaršík, Ladislav
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineGeneral Computer Scienceen_US
thesis.degree.disciplineObecná informatikacs_CZ
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
thesis.degree.programComputer Scienceen_US
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Ústav formální a aplikované lingvistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Institute of Formal and Applied Linguisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csObecná informatikacs_CZ
uk.degree-discipline.enGeneral Computer Scienceen_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enComputer Scienceen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csCílem této práce je prozkoumat nové možnosti v generovaní unikátních polyfonních skladeb s použitím neuronových sítí. Generovaní hudby, ať už pomocí zvukových vln nebo diskrétních reprezentací je velmi zajimvé a v posledních letech zkoumané téma. Tato práce používá jako trénovací data klasickou polyfonní hudbu reprezentovanou ve formátu midi. Nejdříve v práci popíšeme problém, předvedeme relevantní architektury neuronových sítí a poté vysvětlíme naše nápady, ze kterých jeden, a to náš experiment se třemi verzemi přidávání "skip-connections" do modelu LSTM pro generaci hudby, považujeme za kvalitní příbytek do tohoto odvětví. U podobných prací byly "skip-connections" úspěšně zkoumány hlavně pro problémy klasifikace, nicméně naše výsledky ukazují slušné vyledky pro generaci hudby (např. 47% našich respondentů považovalo naše generované vzorky za realné). Kromě standartní automatizované evaluace na testovacích datech, která je pro generování hudby hůře uchopitelná, je v práci provedena velmi komplexní evaluace pomocí dotazníků. Tato evaluace byla navržena ne pouze pro předvedení výsledků naší práce, ale také pro odhalení zajimavých souvislostí o očekávání, předsudků a charakteristik respondentů. Toto považujeme za hodnotný zdroj informací pro budoucí práce o automatickém generování hudby.cs_CZ
uk.abstract.enThe aim of this thesis is to explore new ways of generating unique polyphonic music using neural networks. Music generation, either in raw audio waveforms or discretely represented, is very interesting and under a heavy ex- ploration in recent years. This thesis works with midi represented polyphonic classical music for piano as training data. We introduce the problem, show rele- vant neural network architectures and describe our numerous ideas, out of which one idea, our experiment with three versions of skip residual LSTM connections for music composition, we consider a good contribution to the field. In related work, skip-connections were explored mostly for classification tasks, however, our results show a solid improvement for music composition (e.g. 47% of respondents considered our samples real). We also show that skip-connections have rather diverse hyperparameter space for future tuning. Apart from standard automated test set evaluation, which is hard to design and interpret for creativity mimicking models, we also did a complex evaluation through surveys. The evaluation was specifically designed to not only to show results for our samples, but to reveal information about expectancy, preconceptions and influence of personal charac- teristics of the respondents. We consider this a valuable...en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Ústav formální a aplikované lingvistikycs_CZ


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV