Έμβλημα Πολυτεχνείου Κρήτης
Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Facebook  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Twitter  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο YouTube   Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Linkedin

10
Σεπ

Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας κας Σωτηροπούλου Ιλεάννας - Σχολή ΗΜΜΥ
Κατηγορία: Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας  
ΤοποθεσίαΗ παρουσίαση θα γίνει με τηλεδιάσκεψη
Ώρα10/09/2021 15:00 - 16:00

Περιγραφή:

ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ
Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών
Πρόγραμμα Προπτυχιακών Σπουδών

ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ
ΣΩΤΗΡΟΠΟΥΛΟΥ ΙΛΕΑΝΝΑ

θέμα
Δημιουργία Μουσικής με χρήση Βαθιάς Μάθησης
Music Generation using Deep Learning

Εξεταστική Επιτροπή
Αναπληρωτής Καθηγητής Μιχαήλ Λαγουδάκης (επιβλέπων)
Καθηγητής Μιχαήλ Ζερβάκης
Δρ. Βασίλειος Διακολουκάς (μέλος ΕΔΙΠ Σχολής ΗΜΜΥ)

Περίληψη
Η μηχανική μάθηση και ιδιαίτερα οι μέθοδοι βαθιάς μάθησης, έχουν εφαρμοστεί σε περίπλοκα προβλήματα επεξεργασίας σήματος με αξιοσημείωτα αποτελέσματα. Πρόσφατες καινοτομίες στη σύνθεση ήχου βασίζονται στη χρήση πολύ βαθιών νευρωνικών δικτύων για τη μοντελοποίηση της ομιλίας απευθείας στο πεδίο του ήχου. Στην παρούσα διπλωματική εργασία, διερευνούμε τη σύνθεση μουσικής, αξιοποιώντας τα δίκτυα WaveNet και WaveRNN ως κωδικοποιητές (vocoders). Επιπλέον, διερευνούμε τη δυνατότητα του WaveNet να αποτυπώνει μοτίβα διάθεσης και να δημιουργεί συναισθηματική μουσική. Πριν από την επιλογή ενός βέλτιστου συνόλου παραμέτρων για κάθε μοντέλο, ήταν σημαντικό να ληφθούν υπόψη οι φασματικές και δομικές διαφορές μεταξύ των σημάτων ομιλίας και μουσικής. Όσον αφορά τους κωδικοποιητές, χρησιμοποιήσαμε φασματογράμματα mel ως ετικέτες για την ανακατασκευή ήχου. Το εξαρτώμενο από τη διάθεση δίκτυο αντίθετα, δεν έλαβε καμία χωρική πληροφορία και αφέθηκε να παράγει πρωτότυπο ήχο εξαρτώμενο μόνο από μία ετικέτα διάθεσης. Τα μοντέλα εκπαιδεύτηκαν εντατικά για τουλάχιστον 9 ημέρες με τον κωδικοποιητή WaveNet να συγκλίνει μετά από 19 ημέρες. Οι παραχθείσες κυματομορφές αξιολογήθηκαν υποκειμενικά από ανθρώπινους κριτές, καθώς και αντικειμενικά μέσω του αλγορίθμου PESQ. Επιπλέον, οι ερωτηθέντες κλήθηκαν να μαντέψουν τη διάθεση δειγμάτων που είχαν παραχθεί από το μοντέλο με προκαθορισμένη διάθεση κατά το στάδιο της σύνθεσης. Ενώ το WaveRNN αποδείχθηκε τελικά ακατάλληλο για τη φύση του προβλήματός μας, οι κυματομορφές που έχουν ανακατασκευαστεί με το WaveNet είναι σχεδόν πανομοιότυπες με τις πρωτότυπες και επιτυγχάνουν Μέσες Βαθμολογίες Γνώμης σε 5-βάθμια κλίμακα (MOS) που ξεπερνούν το 4,0 τόσο στην υποκειμενική όσο και στην αντικειμενική αξιολόγηση. Αξίζει επίσης να σημειωθεί πως η πλειονότητα των κριτών προέβλεψε σωστά τις προκαθορισμένες διαθέσεις και των τεσσάρων κομματιών. Με βάση τα παραπάνω θετικά ευρήματα, αναμένουμε πως, με επιπρόσθετη καθοδήγηση, το WaveNet θα μπορεί να εντοπίζει συναισθηματικά στοιχεία και να δημιουργεί με αυτόματο τρόπο μουσική με σαφή την παρουσία ανθρώπινου συναισθήματος.

Abstract
Machine learning and specifically deep learning methods have been applied to complex signal processing problems with remarkable results. Recent breakthroughs in audio synthesis involve the use of end-to-end deep neural networks to model speech in the auditory domain. WaveNet is one such model that is currently considered state-of-the-art in speech synthesis. In this thesis, we investigate the use of WaveNet and WaveRNN as vocoders for musical synthesis. Furthermore, we investigate WaveNet's potential to capture emotive patterns and create emotional music. Prior to choosing an optimal set of parameters for each model, it was critical to consider the spectral and structural distinctions between speech and music signals. Regarding the vocoders, we employed mel spectrograms as temporal local labels for audio reconstruction. The mood-conditional network received no structural instruction and was instead left to generate original audio, conditioned only on a specific mood tag. The models were trained intensively for a minimum of 9 days with WaveNet vocoder converging after 19 days. Synthesized waveforms were evaluated subjectively by human judges, as well as objectively with the use of the PESQ algorithm. Additionally, the respondents were asked to evaluate the mood-conditional samples by guessing the mood of each track. While WaveRNN eventually proved unfit for the nature of our problem, WaveNet-reconstructed waveforms are extraordinarily similar to the originals, with their 5-scale Mean Opinion Scores exceeding 4.0 in both subjective and objective evaluation. Also, remarkably, the majority of responders accurately predicted the moods of all four tracks. This result leads us to anticipate that with additional instruction, WaveNet will be able to respond to emotional cues and automatically create music that is clearly influenced by the range of human emotions.


Meeting ID: 96826513786
Password: 369072

© Πολυτεχνείο Κρήτης 2012