В данном разделе будет представлено общее описание проекта, обоснование его актуальности и целей. Рассматривается современное состояние исследований в области автоматической генерации музыки и её значимость для развития музыкальной индустрии и искусственного интеллекта. Определяются основные понятия и термины, используемые в работе, а также формулируется задача проекта и методы её решения.

В этом разделе будет рассмотрена музыкальная теория, необходимая для понимания принципов генерации музыки, включая понятия мелодии, гармонии, ритма, тональности и формы. Также будет представлен обзор существующих подходов к представлению музыкальных данных в цифровом виде, таких как MIDI и аудиофайлы, и их особенностей. Важно обьяснить, как музыкальные знания могут быть формализованы для применения в алгоритмах генерации.

Рассматриваются типы нейронных сетей, наиболее подходящие для обработки последовательных данных, таких как музыкальные произведения, включая рекуррентные нейронные сети (RNN), долгосрочную краткосрочную память (LSTM) и gated recurrent units (GRU). Описываются архитектуры и принципы работы этих сетей, их преимущества и недостатки применительно к задаче генерации музыки.

Представлен обзор генеративно-состязательных сетей (GAN) и их применения для генерации музыки. Объясняются принципы работы генератора и дискриминатора, процесс обучения GAN и стратегии повышения стабильности обучения. Рассматриваются различные архитектуры GAN, используемые для генерации музыки.

Изучается применение архитектуры трансформеров, изначально разработанной для обработки естественного языка, к задаче генерации музыки. Рассматриваются преимущества трансформеров перед RNN и GAN, такие как возможность параллельной обработки последовательностей и лучшее улавливание долгосрочных зависимостей. Описываются различные модели трансформеров, используемые для генерации музыки.

В этом разделе описывается разработанная модель генерации музыки, включая выбор архитектуры нейронной сети, предобработку данных, процесс обучения и параметры обучения. Обосновывается выбор конкретной архитектуры и параметров обучения на основе результатов проведенного анализа.

Описывается процесс реализации системы генерации музыки, включая выбор программного обеспечения, разработку пользовательского интерфейса и интеграцию модели генерации музыки. Представлены результаты тестирования системы на различных наборах данных и с различными параметрами генерации.

В данном разделе проводится оценка качества генерируемой музыки с использованием как автоматических метрик (например, оценка разнообразия, оценка соответствия гармоническим правилам), так и экспертной оценки музыкантов. Анализируются результаты оценки и выявляются сильные и слабые стороны разработанной системы.

В заключении подводятся итоги проделанной работы, формулируются основные выводы и обсуждаются перспективы дальнейшего развития данного направления исследований. Оценивается достижение поставленных целей и задач проекта и предлагаются возможные улучшения разработанной системы.

В этом разделе приводится полный список использованных литературных источников, включая научные статьи, книги, интернет-ресурсы и другие материалы, которые были использованы при проведении исследования и написании работы. Оформление списка литературы соответствует требованиям ГОСТ.