**3. Автоматско генерирање на музика**

{{{#!box type=todo
Недостасува правилно референцирање.
}}} 

{{{#!box type=todo
Не е јасно зошто се важни фотографиите од луѓето. Сепак дипломската не е учебник за историјатот, доволно е да се наведат потребните информации и извори за создавање генерална слика на ситуацијата.
}}} 


Постојат бројни примери на репетитивна музика кои ги создава природата, како на пример музиката создадена од Кинеските ѕвончиња  (сл.5), Аеонските харфи  (создаваат звук со помош на ветар, сл.6), јапонскиот инструмент на вода наречен суикинкутсу  (сл.7) и сл., што значи оваа идеја постоела уште во минатото. Во денешно време под поимот автоматско генерирана музика се мисли на алгоритамска музика. За да стане таква голем придонес дала играта “Musikalisches Würfelspiel“ (на германски  "музичка игра со коцка") претставена во 1700 години. Таа претставувала систем за користење коцка за случајно ‘генерирање’ музика од веќе прекомпонирани дела.  
 


     
[[Image(150px-Windglockenspiel.Koshi.jpg,5%)]]        [[Image(Arpa_eolica_scultura_di_Giuseppe_Ferlenga.jpg​,10%)]]         [[Image(Suikinkutsu_CrossSection.jpg​,10%)]]

**Сл. 5. Кинеско ѕвонче **                     ** Сл. 6. Аеонска харфа **                  **   Сл. 7. Пресек на инструментот на вода - суикинкутсу**
 (ѕвонче на ветар)           

[[Image(dice_waltz.gif​)]]


 
**Сл. 8. Пример автоматски генерирана песна според записите за бр. 2 и 3 на коцките во играта: The Dice Waltz**

Алгоритамската музика продолжила да се развива а во 1900 г. формализирани се Марковите низи , кои овозможиле создавање на нови музички композиции без да има потреба од прекомпонирани дела. За делот со веројатноста на случајниот избор не се користела повеќе коцка, односно веројатноста не била сметана за подеднаква туку зависела од содржината на делата врз кои се гради новокомпонираната мелодија. На сл.9 е прикажан граф на Маркова низа односно матрица на транзиција, промена од една состојба во друга. 

{{{#!box type=todo
Недостасува опис на тоа што точно прикажива илустрацијата, бидејќи само по себе не е јасно, а напишаното не објаснува доволно.
}}} 

[[Image(markovgraph.jpg​)]]


 
**Сл. 9. Граф на матрица на транзиција (Маркови низи)   добиен со апликацијата Markov composer**

[[Image(XenakisMDaniel_crop.jpg​,15%)]]



** Сл. 10  Iannis Xenakis, Париз - 1970**

Iannis  Xenakis бил Грчко-Француски композитор, музички теоретичар  и инженер. Негово најценето дело е книгата: “Formalized music: Thought and Mathematics in Composition” . Во неа тој го опишал процесот на креирање мелодии со користење на Марковите низи (кои ги искористил во неговите 1958 композиции содржани во Analogique. 

David Cope е Американски автор, композитор, научник и поранешен професор по музика  на Универзитетот на Калифорнија, Санта Круз. Негови теми на истражување се музиката и вештачката интелигенција. Има создадено полуавтоматски систем наречен “Експерименти во музичката интелигенција” - ЕММИ.     Овој систем се состоел од комбинација на Маркови низи со методологии како: музички граматики и комбинаторика. Тој e пронаоѓач на Американскиот патент #7696426 – Recombinant Music Composition Algorithm and Method of Using the Same.   


[[Image(1995-david-cope.jpg,15%)]]


 
**Сл. 11. David Cope како работи на системот ЕММИ ** 

       Во подоцнежните години на 20-тиот век, односно во 1989 година се појавува нов пристап на автоматско компонирање на музика, генерирање на музика со рекурентни невронски мрежи. Првите  обиди во ова ги направил Peter M. Todd, кој работел на одделот по психологија на Универзитетот во Станфорд, објавени во неговиот труд “A Connectionist Approach To Algorithmic Composition”.  , кој го објавил заедно со неговите соработници. 
        Автоматското генерирање на музика со алгоритми, или алгоритамско компонирање е техника на креирање песни со помош на алгоритми. Алгоритмите користени за добивање на музика, без разлика која програмерска техника ја користат, се нарекуваат композициски алгоритми.    Музиката добиена со алгоритамско компонирање може да биде или создадена од компјутерот или создадена со помош на компјутер. Алготитмите како резултат можат да дадат:
-	Нотна репрезентација (како нотен документ или во МИДИ формат )
-	Или се способни за звучна синтеза на независен начин, односно можат да ја отсвират композицијата.
     Во зависност од тоа каква е структурата на еден композициски алгоритам и од тоа како го обработува множеството на модатоци, тие можат да бидат класифицирани на следните типови на модели на алгоритамско компонирање:
-	Математички модели
-	Системи базирани на знаење
-	Граматики
-	Системи кои се способни да учат
-	Хибридни сстеми.  
     Математичките модели, како што ни кажува самото име се состојат од математички равенки, а најпозната метода за креирање композиции со математички модели се стохастичките процеси, каде спаѓаат Марковите низи. 
Музиката може да биде набљудувана и како јазик со своја граматика, таканаречена музичка граматика. Музичката граматика содржи правила за компонирање на макро ниво. 
     Системите базирани на знаење се базираат на предефинирани аргументи кои помагаат во составањето композиции од некој предефириран жанр или стил. 
     Системите кои се способни да учат немаат претходно знаење за стилот на музика со кој работат, туку учат за него од примерите кои му ги дава програмерот и потоа со нивно процесирање создаваат музичко дело кое што е слично на мелодиите кои биле дадени во множеството за учење.
     Хибридните системи се создадени од потребата да се надминат слабостите на одредени алгортми и да се подобрат резултатите во автоматското генерирање на музика. 
          Во овој труд, за алгоритамско создавање на Македонска народна мелодија јас го избрав пристапот со системи кои се способни да учат, поточно со модел на рекурентни невронски мрежи кој ќе биде трениран на постоечки македонски народни песни во МИДИ формат.