팀명
Oasis
팀원 명단
송교원, 서동영, 나준수
지도교수
양희철 교수님
작품 배경 및 목적
최근 음악 분야에서의 딥러닝 접근법들은 음악 자동 생성에 있어서 많은 성과를 보여주고 있다. 그러나 대부분의 접근법들은 작곡자가 원하는 느낌을 반영하여 곡을 생성하는데 있어 그 한계점이 존재한다. 기존 멜로디에서 화음을 생성하는 연구에서는 작곡자의 의도가 반영될 수 있지만, 멜로디만으로는 음악의 분위기를 좌우하기에는 불충분하다. 곡의 느낌은 음악의 템포, 사용되는 악기, 음악의 조성, 코드의 진행 등 다양한 요소들에 의해 달라질 수 있다. 본 연구는 음악의 장르에 따라 나타나는 코드의 진행과 구성이 있음에 주목하고, 작곡자가 본인의 의도를 충분히 반영하여 곡을 생성할 수 있도록, 원하는 멜로디와 원하는 장르를 입력으로 그에 어울리는 화성을 딥러닝 기술을 활용하여 생성하고자 한다.
작품 내용
본 연구는 Transformer 모델을 활용하여 멜로디와 화음 간의 장거리 의존성을 학습하고, 구조적인 화음을 생성하는 것을 목표로 한다. 또한 Variational Auto Encoder를 적용하여 장르에 따라 나타나는 특징적인 코드의 분포를 반영할 수 있도록 하였다.
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