title: Neural network methods for generating music tracks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кононов Ярослав Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kononov Aroslav Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Умути Сайжикэцзян
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Umuti Sajzikeczan
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:45:24Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:45:24Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 092111
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/43003
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Символическая генерация фортепианной музыки является актуальной проблемой в области искусственного интеллекта и актуальной точкой исследования в академических кругах, с широким исследовательским пространством и высокой исследовательской ценностью. Она имеет не только большое теоретическое значение, но и определенную прикладную ценность.
  Ключ к созданию музыки с помощью нейронных сетей лежит в извлечении музыкальных особенностей и построении композиционных моделей. В данной работе рассматриваются три типичные нейросетевые модели генерации музыки: LSTM, GAN и Transformer, исследуется задача генерации символической фортепианной музыки, и, наконец, проводится субъективная и объективная оценка созданных образцов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Symbolic piano music generation is a hot issue in the field of artificial intelligence and a current research hotspot in academia, with a broad research space and high research value. It has not only high theoretical significance, but also certain application value.
  The key of music generation by neural networks lies in the extraction of music features and the construction of composition models. In this paper, we focus on three typical neural network music generation models: LSTM, GAN and Transformer, and carry out research on the task of generating symbolic piano music, and finally evaluate the generated samples subjectively and objectively.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Нейросетевые методы генерации музыкальных дорожек
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Neural network methods for generating music tracks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Neural network methods for generating music tracks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Нейросетевые методы генерации музыкальных дорожек
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Umuti_Sajzikeczan_VKR_2023.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43003/2/Umuti_Sajzikeczan_VKR_2023.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,39 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Umuti_VM5503.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43003/3/reviewSV_Otzyv_Umuti_VM5503.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 126,18 kB
resources.filename: reviewSV_st092111_Umuti_Sajzikeczan_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43003/4/reviewSV_st092111_Umuti_Sajzikeczan_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,33 kB