[논문]인공지능 작곡 프로그램을 활용한 음악 콘텐츠 제작 연구

박다해

doi:10.23086/trans.2022.13.03

인공지능 작곡 프로그램을 활용한 음악 콘텐츠 제작 연구
A Study on the production of Music Content Using Artificial Intelligence Composition Program 원문보기

Trans- = 트랜스-, v.13, 2022년, pp.35 - 58

박다해 (오산대학교 실용음악과)

초록
AI-Helper

본 연구는 인공지능 기술의 발전이 음악 콘텐츠 제작에 가져올 패러다임의 변화를 예측하고, 인공지능과 인간의 협업을 통해 창작된 작품이 완성품으로써 예술적 가치를 지닐 수 있음을 제기한다. 인공지능 작곡 프로그램을 활용하여 누구나 손쉽게 음악 콘텐츠 제작을 할 수 있으며, 예술가에게는 다양한 시도와 창의적인 발상에 영감을 줄 수 있는 계기가 됐다. 인공지능 기술이 인간의 삶에 편리성을 제공하고, 일의 효율적인 측면에 많은 혜택을 주고 있지만, 현재까지 예술 영역에서 데이터 기반의 패턴 음악이라는 인식에서 벗어나기 어려운 점이 있다. 이러한 정량적인 요소가 많은 패턴 음악은 예술이 추구하는 추상적인 상징성이나 의미가 부재되어 완전한 창작품으로써 인정받지 못하고 있는 실정이다. 그러나 인간의 협업을 통해 감정이나 창의성과 같은 정성적인 요소를 인공지능 음악에 부여하면 완전한 예술 작품으로써 가치를 인정받을 수 있음을 예측한다. 인공지능 기술의 발전은 대중들에게 문화·예술에 대한 접근성을 높여주고, 심미적인 체험과 더불어 누구나 즐길 수 있는 유희적인 측면까지 기대할 수 있다. 또한, 개인의 디지털 리터러시의 향상을 통해 다양한 콘텐츠를 제작할 수 있으며, 자신의 작품을 타인에게 공유하며 소통할 수 있는 계기가 된다. 이처럼 인공지능 기술은 대중과 문화·예술을 잇는 매개체 역할을 하고 있으며, 예술 활동을 통해 인간과 기술을 간극을 좁히고 있다. 이러한 문화적인 현상과 함께 예술적 가치를 지닌 인공지능 음악 콘텐츠 제작 연구와 향후 인공지능 기술을 활용한 다양한 융·복합 예술 콘텐츠의 발전 가능성을 전망해 본다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study predicts the paradigm shift that the development of artificial intelligence technology will bring to the production of music content, and suggests that works created through collaboration between artificial intelligence and humans can have artistic value as finished products. Anyone can easily produce music content using artificial intelligence composition programs, and it has become an opportunity to inspire artists with various attempts and creative ideas. Although artificial intelligence technology provides convenience in human life and benefits a lot in the efficient aspect of work, it is difficult to escape the perception of data-based pattern music in the art field so far. Pattern music with many quantitative elements is not recognized as a complete creation due to the absence of abstract symbolism or meaning pursued by art. However, it predicts that if qualitative elements such as emotions and creativity are given to artificial intelligence music through human collaboration, it can be recognized as a complete work of art. The development of artificial intelligence technology increases access to culture and art from the public, and it can be expected that anyone can enjoy it as well as aesthetic experiences. In addition, various contents can be produced by improving individual digital literacy, and it is an opportunity to share and communicate with others. As such, artificial intelligence technology serves as a medium connecting the public with culture and art, and is narrowing the gap between humans and technology through art activities. Along with this cultural phenomenon, we predict the possibility of research on the production of artificial intelligence music contents with artistic value and the development of various convergence and complex art contents using artificial intelligence technology in the future.

주제어

표/그림 (18)

그림 | 그림 1 | 인공지능 작곡 프로그램의 사례
그림 | 그림 2 | AIVA 작곡 프로그램의 MIDI 자동 생성 원리
그림 | 그림 3 | DDSP: Differentiable Digital Signal Processing의 원리
그림 | 그림 4 | 구글 Magenta의 Tone Transfer 사용자 화면
표 | 표 2 | AIVA 작곡 프로그램에서 추출한 Melody 데이터
표 | 표 1 | Steven R. Livingstone의 Music-Emotion Rules
표 | 표 3 | AIVA에서 추출한 Sad와 Tender의 Melody 제작
표 | 표 4 | Sad 와 Tender 파트의 Visual Art와 음원 결과물
표 | 표 6 | Input Audio를 적용한 모델
표 | 표 5 | 인공지능 음악 콘텐츠 제작 과정과 적용한 AI 기술
그림 | 그림 5 | Tone Transfer 모델 설정
그림 | 그림 6 | Tone Transter의 DDSP Parameter
표 | 표 7 | Tone Transfer를 활용한 Sound Design 결과
그림 | 그림 7 | Max/MSP 실시간 Sound Processing 테스트 화면
표 | 표 8 | Prosody 인공지능 성우 목소리 활용 및 음원 리소스 제작
표 | 표 9 | 음원 결과물
그림 | 그림 8 | 예술의 영역에서 인공지능 기술
그림 | 그림 9 | NFT와 Metaverse의 사례

참고문헌 (15)

송선미, 여예강, 우정표, 정진경, 홍빛나, 변현진 「인공지능 탑재 소프트웨어를 활용한 문화예술콘텐츠 창.제작 연구 - 수제 막걸리를 중심으로 -」, 「상품문화디자인학연구」, Vol. 64, 2021, 242쪽.
김희영, 「예술에서 살펴본 인공지능의 미래 산업화 가능성 영화와 인공지능 예술을 중심으로」, 「만화애니메이션 연구」, 2018, 445쪽.
박재록, 「음악 제작에 도입된 기술과 인공지능에 관한 역사적 관점에서의 고찰」, 「음악이론연구」, 제33집, 2019, 131쪽.
천현득, 「인공 지능에서 인공 감정으로 - 감정을 가진 기계는 실현가능한가? -」, 「철학」, 제131집, 2017, 221쪽.
윤성복, 정재훈, 안창욱, 「유전 알고리즘을 이용한 원곡 기반의 음악 재생산 작곡 시스템」, 「한국정보과학회 한국컴퓨터종합학술대회 논문집」, 2014, 1791쪽.
정재훈, 안창욱, 「사용자 파라미터 설정과 코드진행을 고려한 유전 알고리즘 기반의 멜로디 자동 작곡 시스템」, 「한국정보과학회 한국컴퓨터종합학술대회 논문집」, 2015, 763쪽.
김훈석, 「음악과 인공지능의 상호관계 연구 - 공존과 지배의 관점에서 본 인공지능 -」, 「문화산업연구」, 18(1), 2018, 127쪽.
Steven R. Livingstone, Ralf Muhlberger, Andrew R. Brown, and William F. Thompson, 「Changing Musical Emotion: A Computational Rule System for Modifying Score and Performance」, 「Computer Music Journal」, Volume 34, 2010, p.47
구글 Magenta - Tone Transfer DDSP https://magenta.tensorflow.org/ddsp
구글 Magenta - Tone Transfer 사용자 화면 https://sites.research.google/tonetransfer
구글 Autodraw https://www.autodraw.com/
Deep daze https://github.com/lucidrains/deep-daze
DALL.E2 https://openai.com/dall-e-2/
OpenSea: https://opensea.io/
ZEPETO: https://world.zepeto.me/ko

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