Informace o publikaci

Generování žánrově specifické hudební transkripce Antonína Dvořáka prostřednictvím variačního autoenkodéru

Autoři

KVAK Daniel

Rok publikování 2021
Druh Článek v odborném periodiku
Časopis / Zdroj Musicologica Brunensia
Fakulta / Pracoviště MU

Filozofická fakulta

Citace
www
Doi http://dx.doi.org/10.5817/MB2021-2-5
Klíčová slova algorithmic composition; artificial intelligence; autoencoder; deep learning; generative art; LSTM network; machine learning; recurrent neural network
Popis Apart from traditional deep learning tasks such as pattern recognition, stock price prediction, and machine translation, this method also finds practical application within algorithmic composition. This paper explores the use of a generative model based on unsupervised learning of a musical style from a pre-selected corpus and the subsequent prediction of samples from the estimated distribution. The model uses a Long Short-Term Memory neural network whose training data contains genre-specific melodies in symbolic representation.
Související projekty:

Používáte starou verzi internetového prohlížeče. Doporučujeme aktualizovat Váš prohlížeč na nejnovější verzi.

Další info