Umjetna inteligencija u glazbenoj produkciji

diplomski rad

• Naslov (engleski): Artificial intelligence in music production
• Autor: Stefan Lončar
• Mentor: Ivan Dunđer (mentor)
• Član povjerenstva: Vjera Lopina (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Sanja Seljan (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ivan Dunđer (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Filozofski fakultet; (Odsjek za informacijske i komunikacijske znanosti); Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-02-05, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Informacijske i komunikacijske znanosti; Organizacija i informatika

Sažetak

Glazbena produkcija se kroz povijest uvijek razvijala u korak s tehnologijom. Od stvaranja notnih zapisa kao simboličke reprezentacije glazbe koja će biti izvođena, preko tehnologija snimanja u glazbenim studijima i pojave DAW sustava, do današnjeg automatskog generiranja muzičkog sadržaja za koje su u konačnici zaslužni algoritmi strojnog učenja. Osnova istraživanja primjene umjetne inteligencije u glazbenoj produkciji je smanjenje troškova i uključivanje te olakšavanje procesa vezanih u stvaranje audio sadržaja. Iako je primjena algoritama dubokog učenja u procesima kreiranja glazbenog sadržaja tek na svojim počecima, već sada je jasno koliko će utjecati na automatizaciju procesa unutar cijele glazbene industrije.

Sažetak (engleski)

Throughout its history, music production has always developed in step with technology. From the creation of musical notation as a symbolic representation of the music that will be performed, through recording technologies in music studios and the emergence of DAW systems, to today’s automatic generation of musical content, which is ultimately due to machine and deep learning algorithms. The basis of research into the application of artificial intelligence in music production is the reduction of costs and the inclusion and facilitation of processes related to the creation of audio content. Although the application of deep learning algorithms in the processes of creating music content is only at its beginning, it is already clear how much it will affect the automation of processes within the entire music industry.

• Ključne riječi: glazbena produkcija; glazbeni producent; glazbena industrija; strojno učenje; duboko učenje; umjetna inteligencija; inteligentna muzička produkcija; računalno stvaranje glazbe; računalno generiranje glazbe
• Ključne riječi (engleski): music production; music producer; music industry; machine learning; deep learning; artificial intelligence; intelligent music production; computer music creation; computer music generation
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:131:469564
• Studijski program: Naziv: Informacijske znanosti; smjerovi: Arhivistika, Bibliotekarstvo, Informatika (istraživački), Informatika (nastavnički), Muzeologija i upravljanje baštinom, Informatologija; Smjer: Informatika (istraživački); Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra informacijskih znanosti (mag. inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Pristup korisnicima matične ustanove
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-02-06 19:20:45