Implementasi Metode Long Short-Term Memory dalam Pembuatan Musik Sintetis - Muzli, Alfarabi; Fatichah, Chastine; Suciati, Nanik (Jurnal Teknik ITS, 2024)
Penggunaan teknologi dalam bidang seni telah membuka berbagai peluang baru untuk meningkatkan kinerja dan kreativitas. Dalam industri musik, perkembangan pesat kecerdasan buatan telah memberikan kemungkinan baru dalam pembuatan musik. Namun, keberadaan teknologi ini juga memiliki implikasi terhadap penggunaan musik dan proses transkripsi manual. Musik menjadi sumber daya penting bagi para musisi, telah mengalami perubahan dari bentuk manuskrip tangan menjadi versi digital yang dapat diakses melalui internet. Pelatihan pembuatan musik menggunakan Recurrent Neural Network yaitu Long Short-Term Memory dilakukan dengan dataset terdiri dari tiga orang komponis ternama dalam bidang musik klasik. Dataset ini dibagi menjadi empat bagian. Selain itu, ada dua skenario yang akan diuji, dan hasilnya akan dibandingkan dengan model lain yaitu Gated Recurrent Unit. Untuk pengolahan data musik, digunakan library python bernama Music21. Model dievaluasi dengan empat cara yaitu dengan melihat loss pelatihan model, persebaran statistik notasi, perhitungan kesamaan dan penilaian dari ahli musik. Pada skenario kedua, model LSTM menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan skenario pertama, dan juga lebih unggul daripada model GRU.