Derin üretici modeller ile polifonik müzikal içerik üretimi

Bu tez çalışmasında derin üretici ağlar ile sembolik polifonik (çok-sesli) müzikal içerik üretimi, Batı Klasik Tonal Müziği bilgi uzayında gerçeklenmiştir. Çok-sesli müzikal içerik üretimi, tek-sesli melodi üretimi ve tek-sesli eşlik üretimi olarak iki alt-problem temelinde incelenmiştir. Sembolik sıralı veri gösteriminin kullanıldığı çalışmada, Yapay zekâ ile melodi üretimi alandaki en önemli teknik problemlerden uzun-dönem ilişkisel yapının korunumu probleminin aşılmasına çalışılmış ve (MTHA-LSTM) ile (GAMA-DL) yöntemleri geliştirilmiştir. MTHA-LSTM, çok-başlıklı dikkat ağları (MTHA) ile uzun-kısa vade hafıza (LSTM) ağlarını birlikte kullanan iki katmanlı ve hiyerarşik bir derin öğrenme yöntemidir. GAMA-DL, yüksek seviyeli müzikal ölçü üretimi ve düşük seviyeli nota üretimi olmak üzere iki aşamaya sahip derin öğrenme yönteminin genel adıdır. Geliştirilen yöntemler nicel ölçüm yöntemleri ve kullanıcı araştırmaları ile sınanmıştır. Elde edilen sonuçlar, uzun-vadeli bağımlılıklar problemini aşarak daha uzun ve yüksek kaliteli müzikal içerik üretmede önerilen yöntemlerin etkinliğini göstermektedir.