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딥러닝을 이용한 BGM 음원 작곡 서비스 설계 및 구현

Design and Implementation of BGM Composition Service Using Deep Learning

한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회 2019 Oct. 30 , 2019년, pp.986 - 989  
김영훈 (한국기술교육대학교 컴퓨터공학부 ) ;  윤성열 ( 한국기술교육대학교 컴퓨터공학부 ) ;  김병우 ( 한국기술교육대학교 컴퓨터공학부 ) ;  신현우 ( 한국기술교육대학교 컴퓨터공학부 ) ;  황규영 ( 한국기술교육대학교 대학원 컴퓨터공학과 ) ;  한연희 ( 한국기술교육대학교 첨단기술연구소)
초록
용어

논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로,
시범 서비스 중입니다.

인공지능에 대한 연구가 계속되고 있지만 음악, 미술, 문학 등 창의력과 예술성을 요구하는 부문에서는 인공지능을 적용하기 어렵다. 하지만 그중 음악 부문에 인공지능을 접목시켜 기존에 없던 곡을 작곡해보고자 한다. LSTM 기반의 모델을 ABC Notation 악보 데이터를 활용하여 학습시켜 사용자들이 음악적 지식 없이도 새로운 음악을 작곡할 수 있도록 딥러닝을 기반으로 한 BGM 음원 작곡 서비스를 제안한다.

본문요약 

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의
  • 따라서 본 논문은 스텝을 6으로 설정하여 문자들의 오류를 줄이고자 한다.

    너무 작으면 “”과 같이 여닫음이 있는 데이터들에서 오류가 발생할 수 있고 너무 길게 되면 예측이 제대로 되지 않는 현상이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문은 스텝을 6으로 설정하여 문자들의 오류를 줄이고자 한다. 6개로 이루어진 하나의 데이터 셋과 이 데이터 셋 다음에 오는 하나의 데이터를 타겟 데이터로 하여 학습이 된다.

  • 따라서 인공지능이 딥러닝을 통해 스스로 학습하여 곡을 창작하는 것을 본 연구에서 제안한다.

    또한, 작곡가가 곡을 만드는 시간을 줄여주어 시간적인 측면에서도 절약할 수 있다. 따라서 인공지능이 딥러닝을 통해 스스로 학습하여 곡을 창작하는 것을 본 연구에서 제안한다.

  • 뛰어난 작곡가들은 이미 많이 존재하지만, 현시대의 흐름에 맞추어 본 연구에서는 어떻게 하면 인공지능이 곡을 스스로 학습하여 창작의 영역까지 해낼 수 있을지를 연구하고 이를 해결할 수 있는 솔루션 개발을 목표로 한다.

    기존에 [1, 2]와 같은 작곡 관련 연구가 이를 나타낸다. 뛰어난 작곡가들은 이미 많이 존재하지만, 현시대의 흐름에 맞추어 본 연구에서는 어떻게 하면 인공지능이 곡을 스스로 학습하여 창작의 영역까지 해낼 수 있을지를 연구하고 이를 해결할 수 있는 솔루션 개발을 목표로 한다. 본 연구에서 해결해야 할 현상은 ‘인공지능이 곡을 스스로 학습하고 창작을 할 수 있어야 한다.

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