맞춤기술찾기

이전대상기술

생성적 적대 신경망에 기반한 멀티트랙 음악 생성 장치 및 그것을 이용한 복수 장르의 멀티트랙 음악 생성 방법

  • 기술번호 : KST2023006717
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 생성적 적대 신경망에 기반한 멀티트랙 음악 생성 장치 및 그것을 이용한 복수 장르의 멀티트랙 음악 생성 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 멀티트랙 음악 생성 장치를 이용한 복수 장르의 멀티트랙 음악 생성 방법에 있어서, 멀티트랙을 포함한 미디(MIDI) 파일을 입력받으면, 전처리기를 이용하여 미디 파일의 멀티트랙으로부터 제1 헤드 정보를 추출하는 단계, 노이즈 벡터와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 GAN 기반의 헤드 정보 생성기 학습모델의 생성자의 입력데이터로 설정하고, 제2 헤드 정보를 헤드 정보 생성기 학습모델의 생성자의 출력데이터로 설정하며, 제1 헤드 정보 및 제2 헤드 정보의 진위 여부를 판별자를 통해 판별하여 헤드 정보 생성기 학습모델을 학습시키는 단계, 멀티트랙으로부터 각 트랙별로 연속적 n개 마디 정보를 추출한 상태에서, 제1 헤드 정보 및 연속적 n개 마디 정보를 인코더의 입력데이터로 설정하고, 제1 헤드 특징 정보 및 n개 마디 특징 정보를 인코더의 출력 데이터로 설정하며, 제1 헤드 특징 정보 및 n개 마디 특징 정보를 디코더의 입력데이터로 설정하고, n개 마디 복원 정보, 트랙 종류 및 장르 종류를 디코더의 출력데이터로 설정하며, 멀티트랙으로부터 추출된 n개 마디 정보 및 n개 마디 복원 정보, 트랙 종류 및 장르 종류의 차이를 산출하여 인코더 및 디코더를 학습시키는 단계, n개 마디 특징 정보, 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터, 마디 순서를 결합하여 GAN 기반의 마디 생성기 학습모델의 생성자의 입력데이터로 설정하고, 제1 마디를 마디 생성기 학습모델의 생성자의 출력데이터로 설정하고, 멀티트랙으로부터 각 트랙별로 제2 마디를 추출한 상태에서, 제1 마디 및 제2 마디의 진위 여부를 판별하여 마디 생성기 학습모델을 학습시키는 단계, 음악 생성 대상이 되는 노이즈 벡터와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 기 학습된 헤드 정보 생성기 학습모델에 적용하여 헤드 정보를 생성하는 단계, 헤드 정보를 기 학습된 인코더에 적용하여 헤드 특징 정보 및 n개 마디 특징 정보를 추출하는 단계, 그리고 n개 마디 특징 정보와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터, 마디 순서를 결합하여 기 학습된 마디 생성기 학습모델의 생성자에 적용하여 사용자가 기 지정한 장르의 음악을 마디 단위로 생성하는 단계를 포함한다.
Int. CL G10H 1/00 (2023.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC G10H 1/0025(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G10H 2210/031(2013.01) G10H 2210/121(2013.01) G10H 2250/311(2013.01)
출원번호/일자 1020220018941 (2022.02.14)
출원인 동국대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0123043 (2023.08.23) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.02.14)
심사청구항수 10

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 중구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 성연식 서울특별시 중구
2 이서우 서울특별시 동대문구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***, 비동****호(가산동,한라원앤원타워)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.02.14 수리 (Accepted) 1-1-2022-0163090-74
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.11.17 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
멀티트랙 음악 생성 장치를 이용한 복수 장르의 멀티트랙 음악 생성 방법에 있어서, 멀티트랙을 포함한 미디(MIDI) 파일을 입력받으면, 전처리기를 이용하여 상기 미디 파일의 멀티트랙으로부터 제1 헤드 정보를 추출하는 단계, 노이즈 벡터와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 GAN 기반의 헤드 정보 생성기 학습모델의 생성자의 입력데이터로 설정하고, 제2 헤드 정보를 헤드 정보 생성기 학습모델의 생성자의 출력데이터로 설정하며, 상기 제1 헤드 정보 및 제2 헤드 정보의 진위 여부를 판별자를 통해 판별하여 헤드 정보 생성기 학습모델을 학습시키는 단계, 상기 멀티트랙으로부터 각 트랙별로 연속적 n개 마디 정보를 추출한 상태에서, 상기 제1 헤드 정보 및 연속적 n개 마디 정보를 인코더의 입력데이터로 설정하고, 제1 헤드 특징 정보 및 n개 마디 특징 정보를 인코더의 출력 데이터로 설정하며, 제1 헤드 특징 정보 및 n개 마디 특징 정보를 디코더의 입력데이터로 설정하고, n개 마디 복원 정보, 트랙 종류 및 장르 종류를 디코더의 출력데이터로 설정하며, 상기 멀티트랙으로부터 추출된 n개 마디 정보 및 n개 마디 복원 정보, 트랙 종류 및 장르 종류의 차이를 산출하여 인코더 및 디코더를 학습시키는 단계, 상기 n개 마디 특징 정보, 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터, 마디 순서를 결합하여 GAN 기반의 마디 생성기 학습모델의 생성자의 입력데이터로 설정하고, 제1 마디를 마디 생성기 학습모델의 생성자의 출력데이터로 설정하고, 멀티트랙으로부터 각 트랙별로 제2 마디를 추출한 상태에서, 상기 제1 마디 및 제2 마디의 진위 여부를 판별하여 마디 생성기 학습모델을 학습시키는 단계, 음악 생성 대상이 되는 노이즈 벡터와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 상기 기 학습된 헤드 정보 생성기 학습모델에 적용하여 헤드 정보를 생성하는 단계,상기 헤드 정보를 상기 기 학습된 인코더에 적용하여 헤드 특징 정보 및 n개 마디 특징 정보를 추출하는 단계, 그리고상기 헤드 특징 정보 및 n개 마디 특징 정보와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터, 마디 순서를 결합하여 상기 기 학습된 마디 생성기 학습모델의 생성자에 적용하여 사용자가 기 지정한 장르의 음악을 마디 단위로 생성하는 단계를 포함하는 복수 장르의 멀티트랙 음악 생성 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 전처리기를 이용하여 미디 파일의 멀티트랙으로부터 제1 헤드 정보를 추출하는 단계는, 음악 장르가 분류된 미디 파일을 입력 받는 단계,상기 멀티트랙으로부터 드럼 트랙, 피아노 트랙, 베이스 트랙, 기타 트랙 중에서 적어도 하나를 추출하는 단계, 그리고상기 복수의 트랙 각각을 전처리기에 적용하여 각 트랙에 대응하는 제1 헤드 정보를 추출하는 단계를 포함하는 복수 장르의 멀티 트랙 음악 생성 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 헤드 정보 생성기 학습모델을 학습시키는 단계는, 노이즈 벡터와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 헤드 정보 생성기 학습모델에 적용하여 노이즈 벡터와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 기반으로 하는 제2 헤드 정보를 출력하는 단계, 그리고상기 제1 헤드 정보 및 제2 헤드 정보를 헤드 정보 생성기 학습모델의 판별자의 입력데이터로 설정하고, 상기 제1 헤드 정보 및 제2 헤드 정보의 진위 여부를 헤드 정보 생성기 학습모델의 판별자의 출력데이터로 설정하는 단계,상기 제1 헤드 정보 및 제2 헤드 정보의 진위 여부를 판별하도록 헤드 정보 생성기 학습모델을 학습시키는 단계를 포함하는 복수 장르의 멀티 트랙 음악 생성 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 인코더 및 디코더를 학습시키는 단계는,상기 미디 파일의 정답 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 디코더의 학습용 정답 데이터로 설정하고, 상기 제1 헤드 특징 정보 및 n개 마디 특징 정보를 디코더에 적용하여 복원 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 생성하며, 상기 정답 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터와 복원 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터의 차이를 산출하도록 상기 인코더 및 디코더를 더 학습시키는 복수 장르의 멀티 트랙 음악 생성 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 마디 생성기를 학습시키는 단계는,노이즈 벡터와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 상기 헤드 정보 생성기 학습모델에 적용하여 제2 헤드 정보를 출력하는 단계,상기 제2 헤드 정보를 상기 인코더에 입력하여 제2 헤드 특징 정보 및 n개 마디 특징 정보를 출력하는 단계,상기 n개 마디 특징 정보와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터, 마디 순서를 결합하여 상기 마디 생성기 학습모델에 적용하여 제1 마디를 출력하는 단계,상기 미디 파일의 멀티트랙으로부터 각각의 트랙에 대응하는 제2 마디를 추출한 상태에서, 상기 제1 마디와 제2 마디를 상기 마디 생성기 학습모델의 판별자에 적용하여 상기 제1 마디 및 제2 마디의 진위 여부를 판단하도록 상기 마디 생성기를 학습시키는 단계, 그리고 연속적인 제1 마디를 붙여서 제1 트랙을 생성하는 단계를 포함하는 복수 장르의 멀티 트랙 음악 생성 방법
6 6
생성적 적대 신경망에 기반한 멀티트랙 음악 생성 장치에 있어서, 멀티트랙을 포함한 미디(MIDI) 파일을 입력받으면, 전처리기를 이용하여 상기 미디 파일의 멀티트랙으로부터 제1 헤드 정보를 추출하는 헤드 정보 추출부, 노이즈 벡터와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 GAN 기반의 헤드 정보 생성기 학습모델의 생성자의 입력데이터로 설정하고, 제2 헤드 정보를 상기 헤드 정보 생성기 학습모델의 생성자의 출력데이터로 설정하며, 상기 제1 헤드 정보와 제2 헤드 정보의 진위 여부를 판별자를 통해 판별하여 헤드 정보 생성기 학습모델을 학습시키는 헤드 정보 생성기 학습부, 상기 멀티트랙으로부터 각 트랙별로 연속적 n개 마디 정보를 추출한 상태에서, 상기 제1 헤드 정보 및 연속적 n개 마디 정보를 인코더의 입력데이터로 설정하고, 제1 헤드 특징 정보 및 n개 마디 특징 정보를 인코더의 출력 데이터로 설정하며, 제1 헤드 특징 정보 및 n개 마디 특징 정보를 디코더의 입력데이터로 설정하고, n개 마디 복원 정보, 트랙 종류 및 장르 종류를 디코더의 출력데이터로 설정하며, 상기 멀티트랙으로부터 추출된 n개 마디 정보 및 n개 마디 복원 정보, 트랙 종류 및 장르 종류의 차이를 산출하여 인코더 및 디코더를 학습시키는 인코더 및 디코더 학습부, 상기 n개 마디 특징 정보, 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터, 마디 순서를 결합하여 GAN 기반의 마디 생성기 학습모델의 생성자의 입력데이터로 설정하고, 제1 마디를 마디 생성기 학습모델의 생성자의 출력데이터로 설정하고, 멀티트랙으로부터 각 트랙별로 제2 마디를 추출한 상태에서, 상기 제1 마디 및 제2 마디의 진위 여부를 판별하여 마디 생성기 학습모델을 학습시키는 마디 생성기 학습부, 음악 생성 대상이 되는 노이즈 벡터와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 상기 기 학습된 헤드 정보 생성기 학습모델에 적용하여 헤드 정보를 생성하는 생성부, 상기 헤드 정보를 상기 기 학습된 인코더에 적용하여 헤드 특징 정보 및 n개 마디 특징 정보를 추출하는 추출부, 그리고상기 n개 마디 특징 정보와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터, 마디 순서를 결합하여 상기 기 학습된 마디 생성기 학습모델의 생성자에 적용하여 사용자가 기 지정한 장르의 음악을 마디 단위로 생성하는 제어부를 포함하는 복수 장르 멀티트랙 음악 생성 장치
7 7
제6항에 있어서, 상기 헤드 정보 추출부는, 음악 장르가 분류된 미디(MIDI) 파일을 입력받고, 상기 멀티트랙으로부터 드럼 트랙, 피아노 트랙, 베이스 트랙, 기타 트랙 중에서 적어도 하나를 추출하며, 상기 복수의 트랙 각각을 전처리기에 적용하여 각 트랙에 대응하는 제1 헤드 정보를 추출하는 멀티 트랙 음악 생성 장치
8 8
제6항에 있어서, 상기 헤드 정보 생성기 학습부는, 노이즈 벡터와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 헤드 정보 생성기 학습모델에 적용하여 노이즈 벡터와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 기반으로 하는 제2 헤드 정보를 출력하고, 상기 제1 헤드 정보 및 제2 헤드 정보를 헤드 정보 생성기 학습모델의 판별자의 입력데이터로 설정하고, 상기 제1 헤드 정보 및 제2 헤드 정보의 진위 여부를 헤드 정보 생성기 학습모델의 판별자의 출력데이터로 설정하며, 상기 제1 헤드 정보 및 제2 헤드 정보의 진위 여부를 판별하도록 헤드 정보 생성기 학습모델을 학습시키는 멀티 트랙 음악 생성 장치
9 9
제6항에 있어서, 상기 인코더 및 디코더 학습부는, 상기 미디 파일의 정답 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 디코더의 학습용 정답 데이터로 설정하고, 상기 제1 헤드 특징 정보 및 n개 마디 특징 정보를 디코더에 적용하여 복원 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 생성하며, 상기 정답 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터와 복원 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터의 차이를 산출하도록 상기 인코더 및 디코더를 더 학습시키는 멀티 트랙 음악 생성 장치
10 10
제6항에 있어서, 상기 마디 생성기 학습부는,노이즈 벡터와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터를 상기 헤드 정보 생성기 학습모델에 적용하여 제2 헤드 정보를 출력하고, 상기 제2 헤드 정보를 상기 인코더에 적용하여 제2 헤드 특징 정보 및 n개 마디 특징 정보를 출력하며, 상기 n개 마디 특징 정보와 트랙 및 장르 라벨 조건 벡터, 마디 순서를 결합하여 상기 마디 생성기 학습모델에 적용하여 제1 마디를 출력하고, 상기 미디 파일의 멀티트랙으로부터 각각의 트랙에 대응하는 제2 마디를 추출한 상태에서, 상기 제1 마디와 제2 마디를 상기 마디 생성기 학습모델의 판별자에 적용하여 상기 제1 마디 및 제2 마디의 진위 여부를 판단하도록 상기 마디 생성기를 학습시키며, 연속적인 제1 마디를 붙여서 제1 트랙을 생성하는 멀티 트랙 음악 생성 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 동국대학교 개인기초연구(과기정통부)(R&D) 하이브리드 심층학습 신경망 기반의 사용자 맞춤형 MIDI 분석, 생성 및 추천 연구