Application of artificial neural networks in music generation problems

Abstract

В выпускной квалификационной работе были рассмотрены методы глубокого обучения для генерации музыки. В работе представлен анализ существующих решений, кратко изложены основы музыкальной теории, а также описание основных архитектур нейронных сетей. Реализованы, обучены и протестированы две модели, основанные на генеративно-состязательных сетях и рекуррентных нейронных сетях, способных генерировать музыку. Проведенный эксперимент показал эффективность применения нейронных сетей в задачах, связанных с творческой деятельностью.

In the final qualifying work, methods of deep learning for music generation were considered. The paper presents an analysis of existing solutions, briefly outlines the basics of music theory, as well as a description of the main architectures of neural networks. Two models based on generative-adversarial networks and recurrent neural networks capable of generating music have been implemented, trained and tested. The conducted experiment showed the effectiveness of the use of neural networks in tasks related to creative activity.