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역전파 신경망을 이용한 작곡 코드 분석
Analysis of Composition Chord Based on Back-propagation Neural Network 원문보기

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.5 no.3, 2004년, pp.245 - 249  

조재영 (목원대학교 대학원 컴퓨터공학과) ,  김윤호 (목원대학교 컴퓨터멀티미디어공학부) ,  이명길 (대덕대학 컴퓨터네트워크과)

초록
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본 논문은 기존의 코드작곡 프로그램을 신경망 역 전파 방법을 통해 재구성 하였다. 대중성을 인정받은 기존의 대중가요들의 코드진행을 기대치로 부여하고 역전파 학습방법을 통해 그 기대치에 상웅하는 결과 값을 학습시켰다. 가중치 값을 변화시켜가면서 작곡 프로그램을 구현함으로써 기존의 작곡 방법을 더욱 유연하게 대중성의 코드진행 패턴에 가까운 결과를 낼 수 있도록 하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper shows the reconstruction of existing composition chord program using back propagation neural network. In this approach, in order to produce the expectation values, weight values are controlled by neural network which rued chord pattern as a input vector. Experimental results showed that p...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본문에서는 기존의 코드작곡 프로그램을 신경망 역전파 학습방법을 통해 좀 더 대중적인 코드작곡이 가능한 프로그램으로 보완하는 방법을 제안하였다. 그 결과로 좀 더 대중성 있는 곡에 가까운 곡을 작곡 해낼 수 있는 프로그램이 구현되었다.
  • 작곡이라 함은 예술인들의 전유물이라고 일반적으로 생각되어지고 있다[2]. 하지만 본 논문에서는 음악적인 교육을 전문적으로 받아오지 않은 사람이라도 누구나 작곡을 할 수 있는 코드작곡 프로그램을 기존의 쿼드트리를 이용한 방식이 아니라 신경망 역전파 학습 방법을 통해 프로그램 스스로가 학습을 통해 작곡에 코드작곡에 대한 진행패턴을 분석하고, 그 분석 및 학습을 통한 가중치 조절로 보다 더 완벽한 코드작곡 프로그램을 구현하는 것을 목적으로 한다. 결과적으로 과다학습을 통한 입력소스로 부여한 기존 대중가요와 완벽히 똑같은 코드진행이 나오는 경우를 제외하고는 기존 작곡 프로그램보다 좋은 결과물을 출력해낼 수 있었다.
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