신경망 기반 장르별 멜로디 패턴 형성 (The Melody Pattern Formation for Each Genre based on Neural Network)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 7권 / 5호 / 125 ~ 130페이지
· 저자명 : 조재영, 김윤호, 이명길

초록

본 논문에서는 역전파 신경망을 이용한 장르별 멜로디 작곡방법을 제안하였다. 첫 단계로 특정 코드진행을 나열하고 멜로디 추출 대상의 샘플 곡들을 장르별로 분류한다. 두 번째 과정에서 장르별로 코드 간 멜로디 진행 패턴을 추출한다. 세 번째 단계로 멜로디 패턴을 신경망으로 학습시킨 후, 임의의 멜로디가 첫 번째 코드에 인가되면 학습된 가중치 데이터를 기반으로 새로운 형태의 멜로디가 장르별로 형성된다. 실험과정에서 장르별로 구분한 악보가 비트패턴들로 변환되었고, 결과적으로, 장르별 새로운 멜로디 창출도 가능하였다.

영어초록

In this paper, we proposed the melody composition by using back propagation neural network. Firstly, the process is to enumerate the specific cord progresses in a raw, and classify the sample musics with respect to the genre. Secondly, the melody progress patterns among chords is extracted in each every genres. In the third stage, After learning the melody pattern using neural network, if random melody is given to the first chord, then new melody is formed based on weighted data which is already trained by neural network. In the middle of experiment, a musical score sorted by genre is transformed into bit pattern, consequently, the creation of new melody in each genre is also available.

참고자료

· 없음