Labskanīgas melodijas ģenerēšana noteiktai akordu sekvencei izmantojot ģenētiskos algoritmus
Author
Sosina, Anna
Co-author
Latvijas Universitāte. Datorikas fakultāte
Advisor
Zuters, Jānis
Date
2013Metadata
Show full item recordAbstract
Pasaulē arvien vairāk tiek veikti dažādi pētījumi saistībā ar mūzikas ģenerēšanu, tiek pētīta lielākā problēma – kā īsti algoritmiski uzminēt, ka dotā melodija ir labskanīga, ņemot vērā, ka labskanīgums ir diezgan subjektīvs jēdziens.
Darbā tiek iepazīstināts ar dažādām pieejām mūzikas ģenerēšanā izmantojot ģenētiskos algoritmus. Tiek izskaidroti arī mūzikas termini, kuri nepieciešami darba izprašanai.
Autors ir izpētījis kā ģenētiskos algoritmus izmanto mūzikas ģenerēšanai, kā jāveido derīguma funkcija, tai skaitā – kādas īpašības melodijai iespējams novērtēt skaitliski, kā arī – kādas ir iespējamās mutācijas melodijai.
Ir izpētīti arī vairāki varianti kā labāk glabāt melodiju programmas atmiņā.
Autors ir ne tikai izpētījis dažādas publikācijas, bet arī praktiski apskatījis gatavus rīkus mūzikas ģenerēšanai un klausījies ar ģenētisko algoritmu palīdzību iegūtu mūziku.
Darba ietvaros autors ir veicis praktisku eksperimentu, izstrādājot bibliotēku melodiju ģenerēšanai. Izmēģināti dažādi veidi kā iegūt labas īpašību vērtības, pēc kurām ģenerēt melodiju. Numerous research studies have been conducted related to the generation of music. Several of them are aimed to solve general problem – how is it possible to algorithmically guess if created melody really sounds good, considering it is quite a subjective term.
The paper introduces the different approaches to the music creation using genetic algorithms. Several music terms, which are necessary to understand the paper, are explained.
Author has studied use of various genetic algorithms to construct melody: how fitness function is built, including – which properties of melody are possible to measure numerically and possible mutations to melody.
Author has not only read numerous papers, but also evaluated multiple software applications. That gives the user ability to not only generate music, but also evaluate it by listening to the created piece.
Author has also created his own solution – library for music generating, tried multiple ways for choosing good values for music properties.