Članovi tima:
Danijel Radulović, SW-23/2016, grupa 1
Dragan Ćulibrk, SW-22/2016, grupa 1
Asistent:
Aleksandar Lukić
Problem koji se rešava:
Generisanje muzike uz pomoć LSTM neuronske mreže. Na osnovu sekvence tonova, treba predvideti naredni ton. Pretprocesiranjem MIDI fajlova, izvlačenjem nota i akorda i njihovim mapiranjem na ASCII karaktere, dobićemo obučavajući skup za neuronsku mrežu. Nakon treniranja modela, radiće se generisanje tonova, na osnovu slučajno odabrane sekvence tonova iz obučavajućeg skupa.
Algoritam:
Rekurentne neuronske mreže - Long short-term memory
Skup podataka:
Ručno prikupljeni MIDI (Musical Instrument Digital Interface) fajlovi iz različitih izvora
Metrika za merenje performansi:
Kao glavnu metriku ćemo koristiti loss, koji se dobija na osnovu izlaznih i odgovarajućih ulaznih tonova.
Validacija rešenja:
Demonstriranje dobijenih melodija na odbrani projekta.
Članovi tima: Danijel Radulović, SW-23/2016, grupa 1 Dragan Ćulibrk, SW-22/2016, grupa 1
Asistent: Aleksandar Lukić
Problem koji se rešava: Generisanje muzike uz pomoć LSTM neuronske mreže. Na osnovu sekvence tonova, treba predvideti naredni ton. Pretprocesiranjem MIDI fajlova, izvlačenjem nota i akorda i njihovim mapiranjem na ASCII karaktere, dobićemo obučavajući skup za neuronsku mrežu. Nakon treniranja modela, radiće se generisanje tonova, na osnovu slučajno odabrane sekvence tonova iz obučavajućeg skupa.
Algoritam: Rekurentne neuronske mreže - Long short-term memory
Skup podataka: Ručno prikupljeni MIDI (Musical Instrument Digital Interface) fajlovi iz različitih izvora
Metrika za merenje performansi: Kao glavnu metriku ćemo koristiti loss, koji se dobija na osnovu izlaznih i odgovarajućih ulaznih tonova.
Validacija rešenja: Demonstriranje dobijenih melodija na odbrani projekta.