Применение генеративно-состязательных сетей в задаче генерации сложных музыкальных произведений

Abstract

В выпускной квалификационной работе представлены исследования применения сверточных генеративно состязательных сетей в задаче генерации сложных музыкальных произведений. Разработаны программы, позволяющие автоматизировать процесс получения и подготовки данных для обучения. Проведены эксперименты с различными типами генеративно состязательных сетей и автоэнкодеров. А завершении работы были проанализированы результаты генерации, а также предложен ряд экспериментов по улучшению качества сгенерированных данных.

In the final qualifying work, studies of the application of convolutional generative adversarial networks in the problem of generating complex musical works are presented. Programs have been developed to automate the process of downloading and preparing data for training. Experiments have been carried out with various types of generative adversarial networks and autoencoders. At the end of the work, the results of the generation were analyzed, and a number of experiments were proposed to improve the quality of the generated data.