1.2. Методолигија

Пред да започнам со креирањето на имплементација за автоматско генерирање на македонска народна мелодија, најпрво се запознав подлабоко со теоријата на музиката а потоа и со структурата на македонските народни песни. Краток опис за користена терминологија од теоријата на музиката ќе биде даден во поглавјето 2.2., додека во 2.3. ќе бидат споменати карактеристиките на Македонската народна музика, што е потребно за полесно разбирање на делот на процесирање на податоците во имплементацијата.

Следно направив истражување за веќе постоечките видови на имплементации за генерирање на различни видови на музика (класична, метал и сл.), а исто така и тестирав некои од нив за да ја оценам нивната креативност и успешност во креирањето на мелодија. Поглавјето 3. зборува за процесот на автоматско генерирање на музика, додека постоечките решенија за него се опишани во 3.1.

Разгледувајќи ги разните имплементации забележав дека генерирањето музика со ситеми кои учат се покажува доста успешно, благодарение на посебен вид на рекурентни невронски мрежи наречени LSTM – или мрежи со долго-краткорочна меморија, затоа што добро се справуваат со временски податоци (како што е музиката), и затоа што се решение на проблемот со исчезнување на градиент, па оттаму и идејата за имплементација на систем за генерирање м. народна мелодија со системи за учење. Машинското учење, рекурентните невронски мрежи, LSTM р.н.м. и нивни имплементации се опишани поопширно во поглавјата 4, 4.1., 4.2. и 4.3. соодвено.

За крај е опишана имплементацијата (5.4.), податоците кои се искористени (5.2.), хардверската и софтверската конфигурација (5.3.), изведените експерименти (5.5.),додека заклучокот за добиените резултати и идна работа е даден во поглавје 6.