Changes between Initial Version and Version 1 of AGMFM - Листа на слики и табели


Ignore:
Timestamp:
11/07/18 01:08:28 (7 years ago)
Author:
Monika Rizova
Comment:

—

Legend:

Unmodified
Added
Removed
Modified

  • AGMFM - Листа на слики и табели

    v1 v1  
     1Листа на слики
     2Сл. 1. Чинија од 7-миот век на која е прикажана Сасанидската ера на музичари
     3Сл. 2. Најзастапени муз. инструменти во Македонската народна музика: гајда, кавал, тапан и тамбура
     4Сл. 3. Од лево женско оро, во средина машко оро и десно машко-женско оро 
     5Сл. 4. Нотација на песната “Помниш ли, либе Тодоро”
     6Сл. 5. Кинеско ѕвонче  (ѕвонче на ветар)
     7Сл. 6. Аеонска харфа       
     8Сл. 7. Пресек на инструментот на вода – суикинкутсу
     9Сл. 8. Пример автоматски генерирана песна според записите за бр. 2 и 3 на коцките во играта: The Dice Waltz
     10Сл. 9. Граф на матрица на транзиција (Маркови низи)   добиен со апликацијата Markov composer
     11Сл. 10   Iannis Xenakis, Париз – 1970
     12Сл. 11. David Cope како работи на системот ЕММИ 
     13Сл. 12 Избор на параметри за генерирање мелодија – WolframTones
     14Сл. 13  Дел од шема генерирана со кл. автоматизација                       
     15Сл. 14  Претставување на временска оска
     16Сл. 15 Архитектура на системот Morpheus
     17Сл. 16 Кориснички интерфејс на A.I.Duet
     18Сл. 17 Тестирање на A.I.Duet
     19Сл. 18 Класификација на цвеќетo Iris со тренирање на р.невронска мрежа на слики од цвеќиња Iris
     20Сл. 19 Архитектура на рекурентна невронска мрежа
     21Сл. 20 Математички опис на едноставна р. невронска мрежа
     22Сл. 21. Видови на рекурентни невронски мрежи според нивната архитектура
     23Сл. 22. Ванила рекурентна н.  мрежа наспроти рекурентна н. м. со долго-краткорочна меморија
     24Сл. 23. Лого на програмата Deepjazz
     25Сл. 23. Лого на програмата Deepjazz
     26Сл. 24. Лого на BachBot на веб сервисот soundcloud.com
     27Сл. 25. Лого на FolkRNN
     28Сл. 26 PDFtoMusicPro – апликација за анализа и конвертирање на формат на нотни записи
     29Сл. 27 Тренирање на модел на LSTM мрежа на 10 мак. нар. песни
     30Сл. 28 Генерирање на м. народна мелодија врз тренираните модели
     31
     32Табела 1. Резултати од повеќето тренирани модели со различни параметри
     33Табела 2 Резултати од спроведениот “музички Тјуринг тест’ со петмина испитаници