1. Апстракт
Македонската народна музика го одразува животот, работата и обичаите на македонскиот народ, а била пренесувана усно од колено на колено, оставајќи богата културна традиција. Со цел oваа традиција да продолжи да се користи за понатамошно творештво, главната идеја на овој труд е да се истражи процесот на автоматско генерирање на Mакедонска народна мелодија со користење на LSTM (скратено од: Long short-term memory) невронски мрежи и имплементација на модел базиран на нив за генерирање едноставна мелодија. Ќе бидат разгледани постоечки методи за генерирање музика со рекурентни невронски мрежи, и нивни имплементации. Мојата имплементација е базирана на веќе постоечка имплементација на LSTM мрежи за генерирање музика, наменета за класични пиано композиции. Множеството за тренирање кое го користев се состои од 50 македонски народни песни, кои ги добив со претварање на документите со ноти во мелодии во MIDI формат, а множеството за валидација од 15 песни добиени на истиот начин. Кодот е имплементиран во python, и е користена NVIDIA Cuda, за извршување на процесот на тренирање, а библиотеката TensorFlow за имплементацијата на LSTM моделот. Како резултат се добива една песна која треба да потсетува на македонска народна мелодија, а за да се оцени тоа беше презентизана на луѓе со соодветна музичка позадина кои требаше да го оценат квалитетот на мелодијата и со помош на Тјуринг тест.
1. Abstract
Macedonian folk music reflects the life, job and customs of the Macedonian people, and it was passed on from one generation to the other orally, leaving a wealthy cultural tradition. In order to use this tradition to continue creating the next one, the main idea of this paper was to investigate the process of automatic generation of Macedonian folk melody using LSTM (abbreviated from Long Short-Term Memory) neural networks and an implementation of a model based on them, for generating a simple melody. Different methods for generating music with recurrent neural networks and their implementations will be discussed. My implementation is based on an existing implementation of LSTM networks for generating music, designed for creating classical piano compositions. The data set used for training contains 50 Macedonian folk songs, which are gathered from converting their music sheet files into MIDI format, and the data set used for validation contains 15 songs acquired the same way. The code is implemented in python, NVIDIA Cuda was used for the training process, and TensorFlow library for implementation of the LSTM model. As a result a song is produced who is supposed to remind us on Macedonian folk melody, and people with corresponding background evaluated it, as well as a Turing test was made.
