Diziden diziye modeli ve MIDI müzik veri tabanı kullanımıyla gerçekçi bir davul eşliği üreteci

Abstract

Bu çalışmada, Müzik Enstrümanları Dijital Arabirimi (MIDI) formatında verilen müzik parçalarının davul kısımlarının yapay zeka ile yeniden yorumlanması ve/veya eklenmesi gerçekleştirilmektedir. Bunun için diziden diziye (Sequence-to-Sequence) öğrenme yöntemi ve KodlayıcıKodçözücü (Encoder-Decoder) Uzun Kısa-Vadeli Bellek (LSTM) yapay sinir ağı modeli kullanılmıştır. Bu yapay sinir ağının öğrenmesini geliştirmek için öğretmen zorlama (Teacher Forcing) yöntemi kullanılmıştır. Yeni davul kısımların üretiminde ise, sıcaklık örneklenmesi kullanılarak örneklerin kalitesi ve orijinalliği geliştirilmiştir. Önerdiğimiz yöntem karmaşıklığı ayarlanabilen yüksek kalitede davul eşliği üretmektedir.

In this work, artificial intelligence reinterpretation and/or addition of drum parts for musical pieces supplied in Musical Instruments Digital Interface (MIDI) format, have been carried out. To achieve this, Sequence-to-Sequence learning method and Encoder-Decoder Long Short-Term Memory (LSTM) artificial neural network model have been used. In order to improve training of this neural network, teacher forcing method was utilized. In the generation of new drum parts, the quality and the originality of the samples were improved by using temperature sampling. Our proposed method produces high quality drum accompaniments with adjustable complexity.