J 2021

Generování žánrově specifické hudební transkripce Antonína Dvořáka prostřednictvím variačního autoenkodéru

KVAK, Daniel

Základní údaje

Originální název

Generování žánrově specifické hudební transkripce Antonína Dvořáka prostřednictvím variačního autoenkodéru

Název anglicky

Generating Genre-Specific Musical Transcriptions of Antonín Dvořák through a Variational Autoencoder

Autoři

KVAK, Daniel (203 Česká republika, garant, domácí)

Vydání

Musicologica Brunensia, Brno, Ústav hudební vědy, Filozofická fakulta Masarykovy univerzity, 2021, 1212-0391

Další údaje

Jazyk

čeština

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

60403 Performing arts studies

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Kód RIV

RIV/00216224:14210/21:00123177

Organizační jednotka

Filozofická fakulta

DOI

UT WoS

000766749800005

Klíčová slova anglicky

algorithmic composition; artificial intelligence; autoencoder; deep learning; generative art; LSTM network; machine learning; recurrent neural network

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 9. 5. 2022 11:35, Mgr. Michal Petr

Anotace

ORIG EN

V originále

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.

Anglicky

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.

Návaznosti

MUNI/A/1102/2020, interní kód MU
Název: Umění – design – média. Výzkum a zprostředkování kreativní produkce v lokálním a mezinárodním kontextu
Investor: Masarykova univerzita, Umění – design – média. Výzkum a zprostředkování kreativní produkce v lokálním a mezinárodním kontextu