Модифікована інтерактивна система генетичних алгоритмів для генерації музики
DOI:
https://doi.org/10.35681/1560-9189.2026.28.2.363158Ключові слова:
MIDI, генетичний алгоритм, генерація музики, машинне навчанняАнотація
Описано систему генерації музики на базі інтерактивного генетичного алгоритму (IGA). Її головна особливість — вміння відстежувати, наскільки користувачеві цікаво працювати з програмою. Система створює монофонічні MIDI-треки, спираючись на відгуки. Щоб людина не втомлювалася від нескінченного оцінювання, модель сама змінює частоту мутацій залежно від рівня її залученості. Це дійсно працює: під час тестів п'ятеро добровольців отримували приємні для них мелодії у середньому всього за 4,6 ітерації. При цьому нове покоління варіантів генерується практично миттєво — менш ніж за 1 мілісекунду. Програма має лаконічний інтерфейс на .NET MAUI та прямий експорт у MIDI. Завдяки такій швидкості та гнучким налаштуванням, інструмент добре підходить для генерації музики в реальному часі без зайвого навантаження на користувача.
Посилання
Hutchings P. E., McCormack J. Adaptive music composition for games [Електронний ресурс]. IEEE Transactions on Games. 2020. Vol. 12, No. 3. pp. 270–280. URL: https://research.monash.edu/en/publications/adaptive-music-composition-for-games/
Biles J. A. GenJam: A genetic algorithm for generating jazz solos. International Conference on Mathematics and Computing. 1994. URL: https://www.researchgate.net/publication/2342018_GenJam_A_Genetic_Algorithm_for_Generating_Jazz_Solos
Biles J. A. Interactive GenJam: Integrating real-time performance with a genetic algorithm. URL: https://www.academia.edu/52228995/Interactive_GenJam_Integrating_real_time_performance_with_a_genetic_algorithm
Biles J. A. A tentative taxonomy for genetic algorithm music and art systems. URL: https://genjam.org/wp-content/uploads/2019/07/bilesgecco2000.pdf
Evolution of music by public choice. PLoS One. URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3409751/
R.M. MacCallum, M. Mauch, A. Burt, and A.M. Leroi. Evolution of music by public choice. Proceedings of the National Academy of Sciences. Jun. 2012. Vol. 109, No. 30. pp. 12081–12086. https://doi.org/10.1073/pnas.1203182109
B. Johanson and R. Poli. GP-Music: An interactive genetic programming system for music generation with automated fitness raters. In Genetic Programming 1998: Proceedings of the Third Annual Conference. San Francisco: Morgan Kaufmann, 1998. pp. 181–186.
"Midi." MIDI. Accessed: Aug. 12, 2025. URL: https://midi.org/
".NET Multi-platform App UI documentation - .NET MAUI." Microsoft Learn. Accessed: Aug. 12, 2025. URL: https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/maui
N.A. Afifie et al. Evaluation Method of Mesh Protocol over ESP32 and ESP8266. Baghdad Science Journal. Vol. 18, No. 4(Suppl.), pp. 1397, Dec. 2021. https://doi.org/10.21123/bsj.2021.18.4(suppl.).1397
I. Fedorchenko, A. Oliinyk, A. Stepanenko, T. Zaiko, S. Shylo, and A. Svyrydenko. Development of the modified methods to train a neural network to solve the task on recognition of road users. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. Vol. 2, No. 9(98), pp. 46–55, Apr. 2019. Accessed: Aug. 20, 2025. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.164789
I. Fedorchenko, M.F. Yusof, A. Oliinyk, M. Chornobuk, M. Khokhlov, and J.A.J. Alsayaydeh. Detection of fungal diseases of plants from leaf images based on neural network technologies. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE). Vol. 14, No. 5, p. 5866, Oct. 2024. https://doi.org/10.11591/ijece.v14i5.pp5866-5873
