- 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 ..
- 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..
서론 대학교에서 인공지능 공부 전반에 필요한 수학을 배우는 '데이터 과학 기초'와 간단한 작곡을 할 수 있는 지식을 배우는 '기초 음악 이론'을 수강했다. 그래서 옛날부터 한 번쯤 해보고 싶었던 작곡을 인공지능으로 해보면 재밌겠다는 생각이 들어 카테고리를 만들었다. 관련 논문 탐색으로 필요한 지식을 찾아보며 학습방향을 설정하고, 조금씩 만들어보려고 한다. 가능하다면 웹페이지로 만들어 접근성을 높이고 싶다. 최종단계에서는 사용자가 입력한 몇 개의 음에 대해 작곡을 하여 그 음악으로 리듬게임을 할 수 있도록 개발을 하고 싶다. 읽어볼 문서 목록 나중에 읽어볼 문서들을 추려보았다. 1. 인공신경망의 학습기능과 화성진행을이용한 자동작곡 (오진우, 송정현, 김경환, 정성훈) 2. 유전 알고리즘과 기계학습을 활용한..
