20.500.12556/RUL-102746 Primerjava postopkov globokega učenja za samodejno tvorjenje glasbe Comparative analysis of deep learning models for automatic music generation V diplomskem delu smo preizkusili možnosti ustvarjanja samodejno tvorjene glasbe z uporabo različnih vrst nevronskih mrež (RNN, CNN, LSTM, GRU). Uporabili smo orodja Google Magenta, Google Wavenet in GRUV. Za uporabo orodja Google Magenta smo morali zvočne podatke pretvoriti v MIDI in MXL predstavitve zvočnih datotek, medtem ko Wavenet in GRUV sprejmeta surove zvočne podatke. Nevronske mreže smo učili s pomočjo množice podatkov elektronske glasbe ter množice podatkov jazz glasbe. Na koncu je sledila evalvacija rezultatov, izvedli smo slušne teste in analizirali rezultate. The thesis addresses the possibility of the automatic music generation, using a variety of neural network topologies (RNN, CNN, LSTM, GRU). In this thesis, the capabilities of projects Google Magenta, Google Wavenet and GRUV were explored. Google Magenta operates on the MIDI and MXL files, so we had to convert the files from the source datasets to the MIDI and MXL files first, whereas Google Magenta and Google Wavenet operate on the raw audio files. Listed neural networks were trained on a dataset, containing samples of electronic music, and a jazz music samples dataset. Finally, we evaluated the results using an auditory test and analyzed the results. samodejno tvorjena glasba nevronske mreže RNN CNN LSTM GRU generative music neural networks RNN CNN LSTM GRU true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2018-09-07 08:20:09 2018-09-07 08:20:09 2022-08-15 03:43:41 0000-00-00 00:00:00 2018 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 1970-01-01 43662 Turk_Tom_-_Primerjava_postopkov_globokega_ucenja_za_samodejno_tvorjenje_glasbe.pdf Turk_Tom_-_Primerjava_postopkov_globokega_ucenja_za_samodejno_tvorjenje_glasbe.pdf 1 8700DD0081B49FB0D58119AA01965AAF 74369b591e78df0ac3f94ab7e55a32f75d37fe7a41b221b484af49d6d9ce2215 9bd5ca70-a1b5-11eb-a523-00155dcfd717 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=113102 Fakulteta za elektrotehniko 0 0 0