본 논문은 lava로 구현한 코드작곡 프로그램에 band-in-a-box 라는 기존에 사용되고 있는 자동 반주 프로그램을 연동시킴으로써 미디라는 컴퓨터 작곡 시스템으로 일반인들도 작곡을 보다 쉽게 할 수 있는 방향이 주어졌음에도 음악을 전문적으로 배워오지 않은 사람들은 음악 작곡을 하기 힘들다는 점을 개선할 수 있는 방향을 제시한다. 즉, 작곡을 배우지 않은 사람들도 코드생성 프로그램에 단 하나의 소스코드만 입력함으로써 완벽한 한 곡의 코드작곡이 진행되고 그 작곡된 코드진행을 band-in-a-box 라는 기존의 프로그램을 통해 신디사이저와 기타 음원들로 연동되어있는 미디 시스템으로 자동 연주시킴으로써 악기를 다루지 못하는 사람들과 음악을 전공하지 않은 사람들도 코드 작곡이 완성된 연주를 듣고 멜로디 작곡을 할 수 있게 하는 것을 목적으로 한다.
작곡은 작곡가의 경험을 바탕으로 표현하고자 하는 감정을 멜로디로 나타내는 창작활동이다. 따라서 작곡가의 작곡 과정을 그대로 본따서 자동작곡프로그램을 만드는 것은 매우 어렵다. 우리는 '창작은 모방을 통하여 가능하다'는 전제하에 본 논문에서 인공신경망의 학습기능을 이용하여 자동작곡시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 기존 곡을 인공신경망이 학습할 수 있는 시계열 데이터로 변환하는 방법을 제시하였다. 또한 곡의 특성상 반복되는 시계열 데이터를 제대로 학습하기 위하여 곡의 마디를 함께 학습하는 방법을 고안하였다. 학습된 인공신경망에 새로운 곡의 도입부 시계열 데이터를 만들어 넣어주면 인공신경망이 나머지 시계열 데이터를 만들어준다. 이를 음표와 박자로 변환하면 새로운 곡이 완성된다. 다만, 인공신경망의 출력은 음악이론과 다른 박자와 다른 화성의 음표를 출력할 수 있기 때문에 이를 후처리로 보정해 주어야 한다. 본 논문에서는 박자 후처리 프로그램만 구현하여 적용하였으며, 화성 후처리는 사람이 직접 하였다. 화성 후처리는 복잡하여 추후연구에서 구현할 예정이다.
본 논문에서는 주어진 코드 진행에서 비화성음을 활용한 화려한 멜로디를 자동으로 생성하는 새로운 진화적 자동 음악 작곡 시스템을 제안한다. 전체 시스템은 리듬 생성과 멜로디 생성의 두 단계로 나누어지며, 사용자 설정 파라미터로 제어되는 리듬 적합도 평가 함수와 화성학 기반으로 설계된 멜로디 적합도 평가 함수, 그리고 멜로디 최적화 성능 향상을 위해 설계된 음악적 문맥을 고려한 진화연산을 소개한다. 제안하는 리듬 적합도 평가 함수의 최적화에서 표준 유전알고리즘과 엘리티즘이 적용된 유전알고리즘, 차분진화 알고리즘, 그리고 입자군집최적화 알고리즘의 비교 실험을 하였으며, 멜로디 적합도 평가함수 최적화에서 위 4가지 알고리즘과 제안하는 진화연산을 적용한 유전알고리즘과의 비교 실험을 통해 성능을 검증하고, 생성된 멜로디에 대한 음악적 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 기존의 인공신경망을 이용한 자동작곡에서 음악적으로 부족한 부분을 개선하기 위해 조성을 후처리하는 방법과 멜로디에 반복성을 주는 방법 그리고 다수의 곡을 학습하기 위한 평균 신경망 방법을 제안한다. 인공신경망을 이용하여 작곡된 곡의 멜로디는 인공신경망에 학습된 곡의 멜로디에 따라서 출력되는 것으로 음악적으로 특정한 조성에 맞는 곡이 출력되지 않으며 또한 반복적인 멜로디 구성이 나오기 어렵다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 인공신경망이 출력한 멜로디를 음악이론에 따라서 특정한 조성으로 후처리하는 방법과 마디구분을 반복적으로 구성하여 멜로디 진행에 반복을 주는 방법을 제안한다. 또한 기존 연구에서 사용한 다수의 곡을 학습하는 방법은 여러 가지 단점이 있었다. 이를 해결하기 위하여 다수의 곡을 학습하는 방법으로 각 곡을 학습한 인공신경망의 가중치를 평균하여 만든 평균 인공신경망을 사용하는 것을 제안한다. 제안한 방법을 적용하여 작곡한 결과 제안한 방법이 기존의 문제점을 해결하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 인공신경망을 이용한 자동작곡 방법에서 발생한 세 가지 문제점을 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 첫 번째 문제는 인공신경망이 출력한 곡의 박자를 음악이론에 맞도록 후처리 하는 것에서 모든 경우를 처리하지 못하여 발생한 문제이다. 두 번째 문제는 음표를 학습하는 인공신경망에 음표와 구분되는 큰 값으로 쉼표를 같이 학습하다보니 음표공간이 왜곡되어 발생하는 문제이다. 마지막 문제는 새로운 곡 작곡 시 사용자가 작곡해서 넣어준 초기 멜로디와 박자가 인공신경망이 출력하는 나머지 멜로디와 박자와 어울리지 못하여 발생하는 문제이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 개선된 박자 후처리 알고리즘과 초기 멜로디 처리 방법을 제안하였으며 쉼표용 인공신경망을 새로이 도입하였다. 실험결과 새로 제안한 방법이 기존의 방법에서 발생한 세 가지 문제점을 모두 해결하는 것으로 판명되었다.
본 논문에서는 대중음악 코드진행 패턴 분석을 통해 최적의 코드진행을 완성시키고 해당 코드진행의 멜로디 정보 일부를 비트행렬로 구성하여 신경망의 입력 벡터로 사용하였다. 실험결과 신경망 학습을 이용한 컴퓨터의 작곡 가능성을 확인하였다. 제안한 방법을 이용하면 임의의 멜로디를 다양하게 재구성 할 수 있는 방법론을 만들어 낼 수 있다.
본 논문에서는 프랙탈 이론을 이용한 새로운 자동 작곡 알고리즘을 제안한다. 사용자는 L-System에서 시작 상태 및 생성 규칙들을 설정함으로써 다양한 프랙탈 형태를 정의 및 조정할 수 있다. 본 연구에서는 먼저 L-System과 확률을 이용하여 비대칭인 프랙탈 트리를 생성한다. 그리고 생성된 프랙탈 트리의 이미지를 기반으로 음악화 기법을 이용하여 음악을 생성한다. 본 논문에서는 다음 두 가지 방법을 소개한다. 첫째로, 이미지의 x축과 y축을 음의 크기와 음정으로 매핑하여 단선율 음악을 생성한다. 둘째로, 이미지의 x축과 y축을 시간과 음정으로 매핑하여 다성음악을 생성한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 이용하여 사용자는 프랙탈의 재귀적인 특징이 반복성으로 나타나는 음악을 생성할 수 있으며, 프랙탈 트리의 모습을 음악적 구조로 갖는 음악을 생성할 수 있다.
컴퓨터에 의한 음악의 처리가 점차 발전함에 따라 음악의 자동 입력에 관한 연구의 관심이 증가하고 있다. 이에 따라 컴퓨터에 음악을 입력하는 여러 가지 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 이전의 연구들은 전문가만이 할 수 있다는 단점이 있다. 즉, 기존 악보 제작 프로그램은 초보자가 사용하려면 사전 지식이 필요하다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 비전문가가 음성으로 만들어낸 음을 추출한 후, 음원의 주파수 대역폭을 이용하여 자동으로 악보를 그리는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 비전문가가 작곡을 할 수 있도록 편리성을 제공한다. 또한, 컴퓨터에 의해 처리된 악보를 다양한 악기로 연주하는 기능을 제공한다. 이를 통하여 비전문가도 음성과 간단한 시스템 조작에 의해 작곡을 할 수 있고, 원하는 악기로 연주되는 음악을 만들 수 있다.
컴퓨터에 의한 음악의 처리가 점차 중요한 비중을 차지하여 감에 따라 음악의 신속, 정확한 입력이 크게 요구되고 있다. 서양의 음악을 악보화, 악보의 자동 인식에 관한 연구는 1960년대 후반부터 시작하여 지금은 다양한 악보를 인식하고, 악보를 미디로 변환하는 등 여러 부분에서 활용하고 있다. 그러나 우리의 전통음악을 우리 나라 악보인 정간보로 출력하는 시스템은 아직 존재하지 않는다. 그래서 본 논문에서는 세종 때부터 사용되었던 우리 나라 악보인 정간보에 대해 이해하고 컴퓨터를 통해 정간보를 입력할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. 또한 사용자가 보다 쉽게 입력할 수 있도록 그래픽 유저 인터페이스(Graphic User Interface)형태로 제공하였다. 제안하는 정간보 이력 에디터 시스템 구현으로 우리 음악을 정간보로 체계적으로 관리할 수 있고 정간보 데이터 베이스(Data Base)가 구축이 되면 국악의 신속한 정보 검색이 가능하다. 향후 정간보 시스템이 체계화되면 우리 음악을 서양의 악보화로, 악보를 미디로 등의 변환이 가능하며 음악 애호가들은 약간 기억나는 악절을 기준으로 곡을 작곡할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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