5.1. Пристап и методологија

Мислам дека тука треба прво да се напише и опише накратко методологијата која сега е на крај. Каква е и зошто е таква. Да се излистаат чекорите, а потоа за секој од чекорите да се напише кои техники и алатки се користени.

Следниот параграф се однесува на дел од чекорите во методологијата, па соодветно треба да биде после тоа. Исто параграфот е малку мешан, бидејќи меша методи, техники и алатки. Прво треба да се разграничи кој метод, па која техника, па која алатка. метод и конкретен софтвер. Треба да се продискутира методот (врз основа на што се базира софтверот) и што е специфично или различно тука во врска со тој метод. Тука ако стои опис на методологијата, не се битни сите детали, туку само попис, а потоа во соодветни поглавја да се образложи како тој метод е применет (во соодветно поглавје) или како тој софтвер е применет (во соодветно поглавје).

Имплементацијата прикажана во рамките на овој труд е креирана врз основа на тутотијал за креирање на музика со користење на LSTM и Keras, и претставува адаптација на кодот достапен на ​https://github.com/Skuldur/Classical-Piano-Composer, за генерирање на класични дела, во код за генерирање македонска народна мелодија, преку тестирање на разни параметри за моделот на невронската мрежа, менување на бројот на епохи за тренирање на моделот, менување на должината на низите кои ќе бидат користени за предвидување на следна нота во резултантната мелодија и користење на CuDNNLSTM слој во архитектурата на мрежата наместо LSTM слој.

Следното не припаѓа тука, за во имплементација.

Туторијалот е достапен овде: ​https://towardsdatascience.com/how-to-generate-music-using-a-lstm-neural-network-in-keras-68786834d4c5.

Како што реков, следното треба најгоре некаде.

Методологијата за креирање на систем за автоматско генерирање на македонска народна мелодија, која јас ја користев е опишана во следниве чекори:

1. Увезување на податоците и нивно анализирање
2. Креирање на модел за учење
3. Тренирање на моделот врз увезените податоци
4. Евалуирање на ефикасноста на моделот
5. Предвидување врз основа на тренираниот модел, односно генерирање мелодија
6. Извезување на генерираната мелодија во формат кој може да се слушне