다목적최적설계와 신경망 네트워크를 이용한 자동 작곡기법의 개발

Abstract

본 논문에서는 신경망 네트워크를 기반으로 한 자동 작곡기법을 제안하였다. 기존의 작곡기법은 크게 두가지로 분류된다. 첫 번째는 유전 알고리즘을 이용하여 멜로디를 생성해내고음악적 문법을 적용하여 선율이 진화해 나가는 방식의 작곡방법이 있고 두번째는 신경망 네트워크의 비지도 학습을 통한 작곡방법이다. 첫번째 작곡기법은 통계적인 확률론을 기반으로 음표를 생성하고, 두번째 작곡기법은 기성 곡을 이용하여 학습된 네트워크를바탕으로 음표를 생성한다. 두 방법 모두 생성된선율의 선호도를 사용자를 통해 평가하는 방법을 거친다. 그러나 이러한 방법은 사용자의 반복적인 평가가 병행되어야 하고, 피로도가 누적될 경우 항상성과 일관성을 유지하기 어렵다. 제안된 작곡기법은 임의의 선율을 생성하고, 먼저 학습된Bi-LSTM 네트워크의 적합도 응답과 리듬 유사도 평가를 이용하여 NSGA-II 최적화 알고리즘을 통한 최적화를 진행한다. 이 방법은 사용자의평가를 대신하여 반복적으로 음악적 선호도를 평가하는 작업을 수행할 수 있는 장점을 가진다. 신경망 네트워크의 하나인Bi-LSTM 네트워크는 시간적순서의 영향이 강한 데이터를 학습하는데 선호되는 네트워크로 음악을 학습시키는데 적합한 특성을 가진다. NSGA-II 알고리즘은 다목적 최적화에 적합한 최적화 기법 중 하나이며 이 연구에서는 리듬 유사도와 네트워크의 적합도 응답을 목적함수로 사용한다. 제안된 작곡기법으로 생성된 선율은 레퍼런스로 입력된 선율의 특성을 반영하여 생성되었다.