title: Application of artificial neural networks in music generation problems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Салихов Марат Ахатович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Salihov Marat Ahatovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kozyncenko Vladimir Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:49:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:49:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 068463
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40105
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В выпускной квалификационной работе были рассмотрены методы глубокого обучения для генерации музыки. В работе представлен анализ существующих решений, кратко изложены основы музыкальной теории, а также описание основных архитектур нейронных сетей. Реализованы, обучены и протестированы две модели, основанные на генеративно-состязательных сетях и рекуррентных нейронных сетях, способных генерировать музыку. Проведенный эксперимент показал эффективность применения нейронных сетей в задачах, связанных с творческой деятельностью.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In the final qualifying work, methods of deep learning for music generation were considered. The paper presents an analysis of existing solutions, briefly outlines the basics of music theory, as well as a description of the main architectures of neural networks. Two models based on generative-adversarial networks and recurrent neural networks capable of generating music have been implemented, trained and tested. The conducted experiment showed the effectiveness of the use of neural networks in tasks related to creative activity.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генеративное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генерация музыки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генеративно-состязательные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: generative learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: music generation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: generative adversarial networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of artificial neural networks in music generation problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование искусственных нейронных сетей в задачах генерации музыки
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40105/2/Diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,33 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_VKR_Salihov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40105/3/reviewSV_Otzyv_VKR_Salihov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 583,47 kB
resources.filename: reviewSV_st068463_Salihov_Marat_Ahatovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40105/4/reviewSV_st068463_Salihov_Marat_Ahatovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,24 kB