Music Generator

Primena Neuronskih Mreža za generisanje melodije.

Autor: Miljan Ilić RI5/2019

Programski jezik: Python / Jupyter Notebook

Biblioteke: TensorFlow, Music21, NumPy

---

Dataset

Dataset je sastavljen od MIDI muzičkih fajlova komponovanih na klaviru. Izvorni MIDI fajlovi nalaze se u folderu dataset/midi, dok se isparsirani dataset u XML formatu koji sadrži note nalazi u fajlu /dataset/notes/parsed.data.

---

Instalacija i Pokretanje

Sistemski Zahtevi

• OS: Windows / MacOS / Linux
• Storage: ~8 GB
• Software: Docker

Instalacija

• Nakon što su svi sistemski zahtevi ispunjeni potrebno je napraviti novi image za Docker. Projekat sadrži docker-compose.yml konfiguraciju te je dovoljno pokrenuti docker compose up -d
• Za zaustavljanje Docker Container-a potrebno je pokrenuti docker compose down

Pristup Jupyter Notebook-u

• Jupyter Notebook dostupan je na adresi http://localhost:8888/, dok je TensorBoard dostupan na adresi http://localhost:6006/
• Token za prijavu na Jupyter Notebook je RAF

Datoteke

Sve datoteke na host računaru nalaze se u folderu notebook, dok se u Jupyter Notebook-u sve datoteke reflektuju u folder tensorflow-raf, relativno gledano u odnosu na root folder Notebook-a - /tf. Sve putanje u dokumentaciji ispod odnose se relativno na tensorflow-raf folder, odnosno /tf/tensorflow-raf.

Izvorni Kod

Kod korišćen za treniranje neurosnske mreže nalazi se u train.ipynb.

Kod koji se koristi za generisanje mozičkih kompozicija nalazi se u generate.ipynb.

Generisanje Melodije

Melodija se može generisati otvaranjem generate.ipynb fajla i pokretanjem istog sa željenom konfiguracijom. Moguće je konfigurisati model koji treba koristiti, dužinu LSTM sekvence, broj nota koje treba generisati, kao i tempo melodije, odnosno razmak izmedju nota i akorda.

Izlazne Datoteke

Logovi se nalaze u folderu logs, dok se istrenirani modeli i checkpoint-i nalaze u folderu models. Izlazne datoteke generisanih kompozicija nalaze se u folderu output.