- 이전글 [작곡 인공지능 개발기] 5. LSTM 모델을 이용한 작곡 - 1 5. LSTM 모델을 이용한 작곡 - 1 에서 LSTM 모델을 이용한 작곡코드의 구현에 성공했다. 그렇게 학습된 모델에 랜덤 노트를 입력하여 출력된 미디파일을 얻을 수 있었다. LSTM 모델로 생성한 4곡을 원곡과 비교하며 들어보자. 주로 템포가 빠르고 다양한 음역대를 가진 피아노 곡을 선정하였는데, 그 이유는 후술한다. 원곡과 생성된 미디파일의 비교 1. Beethoven: Moonlight Sonata 3rd Movement (학습시간 : 약 4시간 반 소요) - 원곡 Beethoven: Moonlight Sonata 3rd Movement - 생성된 곡 출력된 미디 파일 2. Rave Cyanide × Lunatic Sou..
- 이전글 [작곡 인공지능 개발기] 4. keras를 활용한 의류 데이터 분류 이전 글에서 keras 라이브러리에 익숙해지기 위해 의류 데이터 분류 예제를 살펴보았다. 이제 Keras Chopin LSTM의 코드를 뜯어보며 이해햐려고 한다. https://tykimos.github.io/2018/09/14/How_to_Generate_Music_using_a_LSTM_Neural_Network_in_Keras/ https://bcdeep.tistory.com/10 Keras Chopin LSTM Source Code Google Colab에서 작성된 코드입니다. Jupyter Notebook 과 달리, Google Colab의 Tab은 띄어쓰기 4칸이 아닌 2칸입니다. Jupyter Notebook 에 ..
- 이전글 [작곡 인공지능 개발기] 3. 마르코프 체인을 이용한 작곡 본격적으로 신경망을 활용한 학습을 구현해보기 위해 다음 링크의 내용을 따라해보려고 한다. https://tykimos.github.io/2018/09/14/How_to_Generate_Music_using_a_LSTM_Neural_Network_in_Keras/ 케라스 LSTM 모델로 작곡하기 이 문서는 순환신경망(RNN)인 LSTM 과 Python 음악 툴킷인 music21 을 이용해서 작곡을 해보는 것에 대해 설명합니다. 2018년 8월을 기준으로, 동작하지 않는 코드는 동작하지 않는 부분을 동작하도록 변 tykimos.github.io 이 링크에 나오는 LSTM모델을 따라해보기 전에 우선 keras 라이브러리에 익숙해지고자 관련 ..
- 이전 글 [작곡 인공지능 개발기] 2. pyknon 예제 테스트 2. pykon 예제 테스트에서 pyknon을 사용해보았으므로, 이제 마르코프 체인을 활용한 작곡 모델 파일을 공부해보려고 한다. 1. 마르코프 체인의 개념 마르코프 성질: 특정 상태의 확률이 오직 과거의 상태에만 의존할 때, 마르코프 성질을 갖는다. 마르코프 체인: 마르코프 성질을 가진 이산 확률과정 예시: 2. python으로 마르코프 체인이 구현된 부분 살펴보기 https://github.com/kairess/MarkovMusic GitHub - kairess/MarkovMusic: A markov chain based VERY simplistic procedural music generator. A markov chain base..
- 이전 글 [작곡 인공지능 개발기] 1. 서론 pyknon 코드 작성 위 문서를 보며 파이썬으로 음악을 다루기 위한 pyknon 라이브러리를 간단히 사용해보았다. 아래코드는 노래 Suspenseful Third Day의 악보 중 두마디를 담은 파일을 생성하는 코드를 작성한 것이다. 코드 #!/usr/bin/env python from pyknon.genmidi import Midi from pyknon.music import NoteSeq,Note notes1 = NoteSeq([Note(0,5,1/8),Note(4,5,1/8),Note(0,6,1/8),Note(0,6,1/8),Note(4,6,1/8),Note(0,7,1/8),Note(11,6,1/4),Note(7,6,1/4),Note(4,6,1/4)..
