IRTUM – Institutional Repository of the Technical University of Moldova

Development of intelligent generative models for melodies. Melody generation

Show simple item record

dc.contributor.advisor GAIDĂU, Mihai
dc.contributor.advisor COJOCARU, Svetlana
dc.contributor.author TCACENCO, Igor
dc.date.accessioned 2025-01-29T14:00:50Z
dc.date.available 2025-01-29T14:00:50Z
dc.date.issued 2025
dc.identifier.citation TCACENCO, Igor. Development of intelligent generative models for melodies. Melody generation. Teză de master. Programul de studiu Ingineria software. Conducător ştiinţific GAIDĂU Mihai. Universitatea Tehnică a Moldovei. Chișinău, 2025. en_US
dc.identifier.uri http://repository.utm.md/handle/5014/29212
dc.description Fişierul ataşat conţine: Rezumat, Abstract, Contents, List of abbreviations, Introduction, References. en_US
dc.description.abstract The purpose of this work is to explore the integration of deep learning models, particularly LSTMs, in generating harmonically coherent and stylistically diverse chord progressions based on established music theory. To create a system capable of producing musically meaningful outputs that cater to both academic research and creative industries. Tools used: Python programming language, Google Colab. Explanatory note contains: introduction, 3 chapters, conclusions, bibliography with 20 titles, 4 figures. Chapter 1: Explores the significance, current applications, and limitations of AI in music, setting the stage for the project's goals. Chapter 2: Details the architecture, workflow, and theoretical foundation of the chord progression generator system. Chapter 3: Describes the development process, including dataset preparation, model architecture design, training and validation results, and optimization techniques used for chord progression generation. en_US
dc.description.abstract Scopul acestei lucrări este de a explora integrarea modelelor de învățare profundă, în special LSTM-uri, în generarea de progresii de acorduri armonic coerente și stilistic diverse, bazate pe teoria muzicală consacrată. Crearea unui sistem capabil să producă rezultate semnificative din punct de vedere muzical care se adresează atât cercetării academice, cât și industriilor creative. Instrumente utilizate: Limbajul de programare Python, Google Colab. Nota explicativă conține: introducere, 3 capitole, concluzii, bibliografie cu 20 titluri, 4 figure. Capitolul 1: Explorează semnificația, aplicațiile actuale și limitările AI în muzică, creând scena pentru obiectivele proiectului. Capitolul 2: Detaliază arhitectura, fluxul de lucru și fundamentul teoretic al sistemului generator de progresie a acordurilor. Capitolul 3: Descrie procesul de dezvoltare, inclusiv pregătirea setului de date, proiectarea arhitecturii modelului, rezultatele antrenamentului și validării și tehnicile de optimizare utilizate pentru generarea progresiei acordurilor. en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Universitatea Tehnică a Moldovei en_US
dc.rights Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ *
dc.subject neural networks en_US
dc.subject dataset en_US
dc.subject data preprocessing en_US
dc.subject rețele neuronale en_US
dc.subject set de date en_US
dc.subject învățare automată en_US
dc.title Development of intelligent generative models for melodies. Melody generation en_US
dc.title.alternative Dezvoltare de modele intelegente generative pentru melodii. Generare de melodii en_US
dc.type Thesis en_US


Files in this item

The following license files are associated with this item:

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States

Search DSpace


Browse

My Account