1. Вовед

Филозофите од секоја ера се двоумеле на важноста на музиката и како начин на изразување на духот и емоциите, но и како дисциплина за човечкиот ум. Генерално е признаено дека музиката ни дава пристап до оние региони на потсвеста кои не можат да бидат пристапени на друг начин. ~ Sophie Lewis Hutchinson Drinker (1888-1967), Музика и Жени, 1948.

Музиката била и останува тема на интерес, посебно во областа на вештачката интелигенција. Многумина се обиделе да го решат предизвикот машина како компјутер да произведе креативно дело како музичка мелодија, кое ќе има структура, ќе изразува емоции и ќе биде пријатно на звук. Како дел од македонско народно фолклорно друштво, посебен интерес ми создала македонската народна мелодија, која има специфична музичка структура, е богата со емоции и зборува за историјата на македонскиот народ, а била пренесувана усно. Со цел да се продолжи таа традиција, но во тек со денешната технологијата, решив да ја обработам темата за автоматско генерирање на македонска народна мелодија со помош на машинско учење.

Автоматско генерирање на музика е создавање на музичко дело автоматски од страна на компјутерски систем, и е уште наречено и алгоритамско компонирање, поради користењето на алгоритми за компонирање на музика. Композициските алгоритми можат да користат различни програмски техники, да имаат различни структури и начини за процесирање на податоците,па според тоа постојат и различни модели за алгоритамско компонирање, како на пример: математички модели, системи базирани на знаење, музички граматики, системи кои учат, хибридни системи и др. Во овој дипломски труд ќе биде презентиран процес на автоматско генерирање на Македонска народна мелодија со помош на машинско учење, односно ќе биде искористен модел на алгоритамско компонирање на музика со помош на системи кои учат.

Maшинско учење е метод на анализирање на податоците, кој автоматски гради аналитички модел од нив, а спаѓа во полето на вештачка интелигенција. Главната идеја на машинското учење е создавање на системи кои можат да учат, врз основа на претходно обезбедени податоци, а потоа врз основа на научениот модел, овие системи можат да се искористат или за препознавање на шеми или за правење одлуки со што е можно помала интеракција од човек.