Please use this identifier to cite or link to this item:
https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/16980Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | МИСЬКІВ, Олеся | - |
| dc.contributor.author | ГОЛОВАТИЙ, Роман | - |
| dc.date.accessioned | 2025-12-01T14:46:08Z | - |
| dc.date.available | 2025-12-01T14:46:08Z | - |
| dc.date.issued | 2025-11 | - |
| dc.identifier.uri | https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/16980 | - |
| dc.description | This paper presents a comparative analysis of the effectiveness of three popular AI music generation services: Suno, TopMediaAI, and Mureka. The study focuses on criteria such as vocal and text quality, availability of free versions, and flexibility in handling various genres. The experiment involved creating a pop song in Ukrainian, as well as testing the tools with Lo-fi and Epic styles. The findings indicate that Suno demonstrates the best overall results, providing high-quality audio and a democratic pricing model. | en_US |
| dc.description.abstract | У роботі проведено аналіз ефективності трьох популярних AI-сервісів для генерації музики: Suno, TopMediaAI та Mureka. Основну увагу зосереджено на таких критеріях, як якість вокалу та тексту, доступність безкоштовних версій та гнучкість у роботі з різними жанрами. Описано хід експерименту, що включав створення поп-пісні українською мовою, а також тестування інструментарію на стилях Lo-fi та Epic. Встановлено, що Suno демонструє найкращі результати за сукупністю показників, забезпечуючи високу якість аудіо та демократичну модель ціноутворення. | en_US |
| dc.language.iso | ua | en_US |
| dc.publisher | VIІ Всеукраїнська науково-практична конференція "Інформаційна безпека та інформаційні технології" ІБІТ 2025 "Cybersecurity and information technology " CIT 2025 | en_US |
| dc.subject | генеративний штучний інтелект | en_US |
| dc.subject | музичний синтез | en_US |
| dc.subject | Suno | en_US |
| dc.subject | TopMediaAI | en_US |
| dc.subject | Mureka | en_US |
| dc.subject | аудіогенерація | en_US |
| dc.title | ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ СЕРВІСІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ГЕНЕРАЦІЇ МУЗИЧНИХ КОМПОЗИЦІЙ | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| Appears in Collections: | 2025 | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Tezy_Myskiv.pdf | 201.89 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.