인공지능을 이용한 국악 멜로디 생성기에 관한 연구

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자료유형: 학술저널

저자정보: 배준 (수원대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제7호

발행연도: 2021.7

수록면: 869 - 876 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

인공지능을 이용한 국악 멜로디 생성기에 관한 연구

배준 한국정보통신학회논문지 2021.07 학술저널

인공지능을 이용한 국악 멜로디 생성기에 관한 연구

배준 컴퓨터학과 2021.01 학위논문

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음악 분야에서는 최근 머신러닝을 이용한 다양한 인공지능 작곡 방법이 시도되고 있다. 하지만 이 연구는 대부분 서양음악을 중심으로 이루어져왔고 국악에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 특히 연구를 위한 데이터 세트조차 만들어지지 않은 상태여서 연구에 어려움이 많았다. 이에 해당 논문에서는 국악의 데이터 세트를 만들고 그 데이터 세트를 기반으로 하여 세 가지 알고리즘을 이용하여 국악 멜로디를 생성하고 그 결과물을 비교하여 보기로 한다. 언어와 음악의 유사성에 기반한 LSTM, Music Transformer 그리고 Self Attention 3가지 모델들이 선택되었다. 각 3가지 모델을 이용하여 국악 멜로디 생성기를 모델링하고 학습시켜 국악 멜로디를 생성해 내었다. 사용자 평가 결과 Self Attention 방식이 LSTM 방식과 Music transformer 방식에 비해 높은 선호도를 보였다. 데이터 표현 및 훈련데이터는 인공지능 작곡에 있어 매우 중요하다. 이를 위한 기초적인 국악 데이터 세트를 만들고 다양한 알고리즘으로 인공지능 작곡을 시도하였고 이것이 향후 국악 인공지능 작곡의 연구에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

#인공지능 #딥러닝 #국악 #알고리즘 작곡 #AI #Deep learning #Korean traditional music #Algorithm composition

참고문헌 (11)

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L. Wyse. Mechanisms of artistic creativity in deep learning neural networks.arXiv preprint, arXiv:1907.00321, 2019.

Y. Nam and Y. Kim, “Melody composition using geometric crossover for variable-length encoding,” Computational Intelligence in Music, Sound, Art and Design Lecture Notes in Computer Science, pp. 37-38, 2019.

G. Hadjeres, F. Pachet, and F. Nielsen, “Deepbach: a steerable model for bach chorales generation,” Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, PMLR 70, pp. 1362-1371, 2017.

H. Hild, J. Feulner, and W. Menzel, “HARMONET: A neural net for harmonizing chorales in the style of JS Bach,” Applications of Evolutionary Computation, pp. 267-274, 1992.

B. Freisleben, “The neural composer: A network for musical applications,” International Computer Music Association, vol. 1993, pp. 1663-1666, 1992.

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