Mathesis Wiki

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__Woche vom 4.Juni:__ 
Wir haben generell Information zum Thema "Song generieren" gesammelt und versucht herauszufinden, mit welchem Modul wir am besten arbeiten, um das Projekt realisieren zu können. 
Dabei sind wir auf Magenta gestoßen, einem Python-Modul mit dem man unteranderem Musik und Machine Learning vereinen kann. Bis zur nächsten Woche wollen wir uns näher mit Magenta beschäftigen.


__Woche vom 11.Juni:__ 
Wir haben die einzelnen ersten Erfahrungen der Gruppenmitglieder miteinander geteilt und uns gemeinsam noch intensiver eingearbeitet. Dabei haben wir uns insbesondere mit einem von Magenta zur Verfügung gestellten Google-Colab beschäftigt ([[https://colab.research.google.com/github/magenta/ddsp/blob/master/ddsp/colab/demos/train_autoencoder.ipynb#scrollTo=OQ5PPDZVzgFR|Train a DDSP Autoencoder on GPU]]).

__Woche vom 18.Juni:__ In dieser Woche ging es darum sich zu überlegen, auf der Basis welcher Musikdateien wir versuchen wollen Musik bzw. Melodien zu generieren und woher wir diese nehmen können. 
Wobei wir uns als Musikrichtung für Klassik entschieden, da es uns sinnvoller erschien ausschließlich instrumentale Musik zu verwenden. Zumindest für den Anfang. 
Des Weiteren haben wir versucht Machine Learning genauer zu verstehen, dabei hat uns netterweise Stefan Born heute einige nützliche Hinweise gegeben und von ihm erstellte Jupyter-Notebooks zum Thema "Machine Learning" zur Verfügung gestellt.

__Woche vom 2.Juli:__ Heute haben wir ein Google-Colab erstellt an dem wir alle gemeinsam arbeiten können. Der Vorteil von Google Colab ist, dass der Code auf den Cloud-Servern von Google ausgeführt wird und somit unabhängig von der Leistung des eigenen Computers ist. 
Wir haben bereits mit ersten Code-Stücken begonnen, wie zum Beispiel dem uploaden der "Basis-Musik" in unser Colab, sodass wir darauf zugreifen können.

__Woche vom 9.Juli:__ Stück für Stück arbeiten wir das Google-Colab weiter aus. Es sind bereits die ersten generierten Melodien entstanden, die jedoch noch auf relativ wenigen "Trainings-Durchläufen" basieren, da das generieren mit steigender Anzahl der Durchläufe auch immer länger dauert. Bis zur nächsten Woche wollen wir einmal eine Melodie basierend auf ca. 20.000 Schritten generieren. 

__Woche vom 16.Juli:__ Unser Vorhaben der letzten Woche eine Melodie basierend auf 20.000 Schritten zu generieren ist gelungen, dies hat allerdings fast einen ganzen Tag lang gebraucht... Also nichts für Ungeduldige!
Öffnet man die Datei über ein Musik-Programm (Wir haben dabei "Garage Band" von Apple verwendet), lässt sich sehr schön entnehmen wie sich die Musik bei jedem Durchlauf etwas mehr einpendelt (sich Tonabfolgen wiederholen) und umfangreicher wird.
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__Woche vom 23.Juli:__ Da wir nun bereits einige Songs generiert hatten, haben wir uns heute damit beschäftigt wie wir diese weiter ausbauen können. Dabei sind wir auf die zum einen auf die Idee gekommen zwei der generierten Dateien übereinander zu legen, um so hoffentlich nicht allzu schief klingende Akkorde zu erzeugen. Bisher kommen in den generierten Songs nämlich nur einzelne Töne, also keine Akkorde, vor. Zum anderen haben wir auch mal das Basis-Instrument auf Violine verändert.
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