| 1 |
1
삭제
|
| 2 |
2
인공 신경망을 이용하여 곡을 자동으로 생성하는 방법으로서,인공 신경망이 학습할 곡(이하, '제1 학습곡'이라 칭함)을 구성하는 다수의 음표 및 박자를 숫자 형태로 변환하여 시계열 데이터를 생성하는 단계; 상기 시계열 데이터를 이용하여 상기 인공 신경망을 학습시키는 단계; 상기 인공 신경망이 신규곡을 출력하는 단계; 및 상기 신규곡에 있어서 갖춘마디 대비 박자가 초과하는 마디(이하, '초과마디')가 존재할 경우 상기 초과마디를 갖춘마디로 보정하는 박자 후처리 단계를 포함하고,상기 박자 후처리 단계는 제1 처리, 제2 처리 및 제3 처리 중에서 선택된 어느 하나에 의해 이루어지며,상기 제1 처리는, 상기 초과마디를 구성하는 각 음표의 박자 중 어느 하나의 박자에서, 상기 갖춘마디 대비 상기 초과마디가 초과하는 박자(이하, 'd') 만큼을 빼는 제1a 단계를 포함하고,상기 제2 처리는, 상기 초과마디를 구성하는 각 음표의 박자 중 어느 하나의 박자에서 'd1'(여기서, d1＜d) 박자만큼을 빼고, 또 다른 하나의 박자에서 'd-d1' 박자만큼을 빼는 제1b 단계를 포함하고,상기 제3 처리는, 상기 초과마디를 구성하는 각 음표의 박자 중 어느 하나의 박자에서 'd2' 박자만큼을 더하고, 또 다른 하나의 박자에서 'd+d2' 박자만큼을 빼는 제1c 단계를 포함하며,제1a 단계는, 상기 초과마디를 구성하는 각 음표의 박자들 중 가장 작은 박자(이하, '제1 박자'라 함)에서, 상기 'd' 만큼을 빼도록 구성되고,상기 제1 처리는, 상기 인공 신경망이 곡을 작곡시 사용 가능한 박자들로 지정된 박자 그룹(이하, '사용 박자 그룹') 내에, 상기 제1a 단계에서 상기 'd' 만큼 뺀 박자('제1 박자 - d' 박자)가 존재하는지 여부를 판별하는 제2a 단계; 상기 제2a 단계의 판별 결과 존재하면 상기 초과마디에 대한 박자 후처리를 완료하고, 존재하지 않으면 상기 제1 박자 대비 그 다음 작은 박자(이하, '제2 박자'라 함)에서 상기 'd' 만큼을 빼는 제3a 단계; 상기 제3a 단계에서 상기 'd' 만큼 뺀 박자('제2 박자 - d' 박자)가 상기 사용 박자 그룹 내에 존재하는지 여부를 판별하는 제4a 단계; 및 상기 제4a 단계의 판별 결과 존재하면 상기 초과마디에 대한 박자 후처리를 완료하는 제5a 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 신경망을 이용한 자동 작곡 방법
|
| 3 |
3
인공 신경망을 이용하여 곡을 자동으로 생성하는 방법으로서,인공 신경망이 학습할 곡(이하, '제1 학습곡'이라 칭함)을 구성하는 다수의 음표 및 박자를 숫자 형태로 변환하여 시계열 데이터를 생성하는 단계; 상기 시계열 데이터를 이용하여 상기 인공 신경망을 학습시키는 단계; 상기 인공 신경망이 신규곡을 출력하는 단계; 및 상기 신규곡에 있어서 갖춘마디 대비 박자가 초과하는 마디(이하, '초과마디')가 존재할 경우 상기 초과마디를 갖춘마디로 보정하는 박자 후처리 단계를 포함하고,상기 박자 후처리 단계는 제1 처리, 제2 처리 및 제3 처리 중에서 선택된 어느 하나에 의해 이루어지며,상기 제1 처리는, 상기 초과마디를 구성하는 각 음표의 박자 중 어느 하나의 박자에서, 상기 갖춘마디 대비 상기 초과마디가 초과하는 박자(이하, 'd') 만큼을 빼는 제1a 단계를 포함하고,상기 제2 처리는, 상기 초과마디를 구성하는 각 음표의 박자 중 어느 하나의 박자에서 'd1'(여기서, d1＜d) 박자만큼을 빼고, 또 다른 하나의 박자에서 'd-d1' 박자만큼을 빼는 제1b 단계를 포함하고,상기 제3 처리는, 상기 초과마디를 구성하는 각 음표의 박자 중 어느 하나의 박자에서 'd2' 박자만큼을 더하고, 또 다른 하나의 박자에서 'd+d2' 박자만큼을 빼는 제1c 단계를 포함하며,상기 제3 처리의 상기 'd2' 및 'd+d2'는, 상기 인공 신경망이 곡을 작곡시 사용 가능한 박자들로 지정된 박자 그룹 내에, 상기 제1c 단계를 따라 처리되는 박자가 존재할 수 있도록 하는 값으로 구성되는 것을 특징으로 하는 인공 신경망을 이용한 자동 작곡 방법
|
| 4 |
4
인공 신경망을 이용하여 곡을 자동으로 생성하는 방법으로서,인공 신경망이 학습할 곡(이하, '제1 학습곡'이라 칭함)을 구성하는 다수의 음표 및 박자를 숫자 형태로 변환하여 시계열 데이터를 생성하는 단계; 상기 시계열 데이터를 이용하여 상기 인공 신경망을 학습시키는 단계; 상기 인공 신경망이 신규곡을 출력하는 단계; 상기 신규곡에 있어서 갖춘마디 대비 박자가 초과하는 마디(이하, '초과마디')가 존재할 경우 상기 초과마디를 갖춘마디로 보정하는 박자 후처리 단계; 및 상기 신규곡의 조성을 보정하는 조성 후처리 단계를 포함하고,상기 박자 후처리 단계는 적어도 제1 처리를 수행하는 과정을 포함하고,상기 제1 처리는, 상기 초과마디를 구성하는 각 음표의 박자 중 어느 하나의 박자에서, 상기 갖춘마디 대비 상기 초과마디가 초과하는 박자(이하, 'd') 만큼을 빼는 제1a 단계; 및 상기 인공 신경망이 곡을 작곡시 사용 가능한 박자들로 지정된 박자 그룹(이하, '사용 박자 그룹') 내에, 상기 제1a 단계의 상기 'd' 만큼 뺀 박자가 존재하는지 여부를 판별하는 제2a 단계;를 포함하며,상기 조성 후처리 단계는 상기 신규곡의 조성을 제1 으뜸음을 갖는 C장조로 만드는 제1 단계; 및 상기 C장조의 모든 음에 각각 제1 으뜸음과 제2 으뜸음 간의 차이만큼을 더하여 상기 제2 으뜸음을 으뜸음으로 갖는 또 다른 장조로 변환하는 제2 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 신경망을 이용한 자동 작곡 방법
|
