• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1358-1366
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• 2015

This paper proposes an automatic composition method using the training capability of artificial neural networks and chord progression rules that are widely used by human composers. After training a given song, the new melody is generated by the trained artificial neural networks through applying a different initial melody to the neural networks. The generated melody should be modified to fit the rhythm and chord progression rules for generating natural melody. In order to achieve this object, we devised a post-processing method such as chord candidate generation, chord progression, and melody correction. From some tests we could find that the melody after the post-processing was very improved from the melody generated by artificial neural networks. This enables our composition system to generate a melody which is similar to those generated by human composers.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권4E호
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• pp.141-149
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• 2003

As music of digital form has been widely used, many people have been interested in the automatic extraction of natural information of music itself, such as key of a music, chord progression, melody progression, tempo, etc. Although some studies have been tried, consistent and reliable results of musical information extraction had not been achieved. In this paper, we propose a method to extract chord and tempo information from general polyphonic music signals. Chord can be expressed by combination of some musical notes and those notes also consist of some frequency components individually. Thus, it is necessary to analyze the frequency components included in musical signal for the extraction of chord information. In this study, we utilize a sinusoidal modeling, which uses sinusoids corresponding to frequencies of musical tones, and show reliable chord extraction results of sinusoidal modeling. We could also find that the tempo of music, which is the one of remarkable feature of music signal, interactively supports the chord extraction idea, if used together. The proposed scheme of musical feature extraction is able to be used in many application fields, such as digital music services using queries of musical features, the operation of music database, and music players mounting chord displaying function, etc.

• 한국음향학회지
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• 제39권6호
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• pp.622-628
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• 2020

본 논문은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)으로 구성된 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN) 모델을 사용하여 자동으로 트로트 음악을 생성하는 음악생성 기법을 제안한다. 제안된 방법은 음악의 뼈대를 담당하는 코드를 만들고, 만들어진 코드 열을 기반으로 멜로디와 베이스(bass)를 단계적으로 생성한 뒤, 해당 코드에 붙임으로써 구조화된 음악을 완성하는 방법을 사용한다. 또한 인트로나 벌스, 코러스 등과 같이 일정 구간으로 나뉘어 구조가 반복되는 트로트 가요의 특징을 적용하여 벌스의 코드 진행으로부터 새로운 코러스 코드 진행을 만들어내고, 다시 해당 코드로부터 멜로디와 베이스를 단계적으로 생성하여 초기에 만들어진 트로트의 길이를 확장한다. 주관적 평가와 객관적 평가방법을 사용하여 생성된 음악의 품질을 측정하였으며, 기존의 트로트가 갖고 있는 음악적 특성과 유사한 음악을 생성함으로 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권11호
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• pp.1456-1462
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• 2016

본 논문에서는 규칙 기반의 4성부 합창 음악 생성 과정에 화성 진행 학습 모델을 적용해 보고자 한다. 제안하는 시스템은 32음의 멜로디를 입력으로 받아 다른 세 성부를 화성학의 규칙에 맞게 완성시켜 주며, 그 과정에서 사용하는 화성 진행을 CRBM 모델을 이용하여 예측한다. 학습 데이터는 화성학 교육 자료집에서 다수 발췌하였으며, 화성 진행을 조성에 독립적으로 추출하여 주어진 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 하였다. 학습 모델을 적용한 결과물이 기존의 규칙 기반 4성부 합창 음악에 비해 보다 자연스러운 진행을 보임이 확인되었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.63-73
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• 2021

본 논문에서는 한국 대중음악에 대한 학술적 연구의 측면 중 가장 근원적인 접근이라 할 수 있는 음악적 연구의 일환으로 작곡가 윤상의 음악을 분석하였다. 윤상은 80년대부터 현재에 이르기까지 한국 대중음악사의 많은 부분을 거쳐 꾸준히 활동해오고 있는 대표적인 작곡가이다. 대표곡 21곡을 선정하여 분석한 결과 윤상의 곡은 으뜸음을 중심으로 모든 화성 관계가 진행되는 조성음악적 성격이 강하게 드러났다. 윤상은 작·편곡기법으로 상행·하행하는 순차적 베이스 라인을 만들어 화성을 진행하였고, 그에 따라 코드의 연결을 위해 속 7화음과 감 7화음을 사용하였으며, 곡의 마무리는 도미넌트 종지를 이용하여 안정적이고 해결감이 강한 조성 음악을 만들어냈다. 한편 그의 음악이 안정감을 추구하면서도 획일적이지 않게 들리는 것은 온음계적 화성과 멜로디를 바탕으로 반음계적 화성의 진행을 적절히 활용하였기 때문이라 할 수 있다. 시대별로 나타나는 형식적 변화로는 90년대의 곡에서는 비중이 있었던 프리 코러스와 간주의 마디 수가 시대가 갈수록 줄어들었다는 점이다. 시대별 비교를 통해 새롭게 발견된 화성적 변화는 90년대와 2000년대의 18곡에는 전조가 이루어지지 않았던 반면 2010년대의 3곡 중 2곡에서 파트 간 전조가 이루어졌다는 점이다. 이는 윤상의 음악에 전반적으로 나타났던 하나의 강한 조성을 가진 음악이라는 특징이 2010년대부터 2개 이상의 조성을 가지는 음악으로 변했다는 점에서 큰 변화라 말할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.765-771
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• 2020

To enable AI(artificial intelligence) to realize visual emotions, it attempts to create music centered on color, an element that causes emotions in paintings. Traditional image-based music production studies have a limitation in playing notes that are unrelated to the picture because of the absence of musical elements. In this paper, we propose a new algorithm to set the group of music through the average color of the picture, and to produce music after adding diatonic code progression and deleting sound using median value. And the results obtained through the proposed algorithm were analyzed.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권2호
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• pp.204-211
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• 2016

본 논문에서는 주어진 코드 진행에서 비화성음을 활용한 화려한 멜로디를 자동으로 생성하는 새로운 진화적 자동 음악 작곡 시스템을 제안한다. 전체 시스템은 리듬 생성과 멜로디 생성의 두 단계로 나누어지며, 사용자 설정 파라미터로 제어되는 리듬 적합도 평가 함수와 화성학 기반으로 설계된 멜로디 적합도 평가 함수, 그리고 멜로디 최적화 성능 향상을 위해 설계된 음악적 문맥을 고려한 진화연산을 소개한다. 제안하는 리듬 적합도 평가 함수의 최적화에서 표준 유전알고리즘과 엘리티즘이 적용된 유전알고리즘, 차분진화 알고리즘, 그리고 입자군집최적화 알고리즘의 비교 실험을 하였으며, 멜로디 적합도 평가함수 최적화에서 위 4가지 알고리즘과 제안하는 진화연산을 적용한 유전알고리즘과의 비교 실험을 통해 성능을 검증하고, 생성된 멜로디에 대한 음악적 분석을 수행하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.265-270
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• 2017

본 연구의 목적은 정서 어휘에 반영된 선율에 적합한 화음 구성과 전개의 특성을 조사하는 것이다. 이를 위해 연구 1에서는 8명의 음악중재전문가를 대상으로 질문지를 이용하여 정서 어휘의 의미와 선율을 반영하는 화음 구성과 전개를 작곡하고 근거에 대해 서술하게 하였다. 자료 분석은 화음 구성 비율을 백분율로 환산하여 정서 어휘별로 비교하고, 유사한 답변의 내용을 추출하였다. 연구 2에서는 124명의 음악치료와 음악전공자를 대상으로 연구 1의 결과에 따른 정서 어휘별 화음 구성과 전개의 적합성을 조사하고, 타당도의 통계학적 유의성을 검증하였다. 연구 결과, 기쁨의 어휘는 장화음, 주화음, 연속적인 화음 변화, 화남의 어휘는 단화음, 증화음, 9 11화음, 미해결된 7화음의 전개, 슬픔의 어휘는 단화음, 감화음, 반음계 전개의 사용 비율이 높았다. 타당도 검증 결과, 기쁨(97.2), 화남(75), 슬픔(80.6)으로 나타나 기쁨의 어휘에서만 유의성이 높았다(p<.005). 본 연구의 결과는 노래의 선율 창작시 가사가 전달하는 정서적 측면을 효율적으로 표현하기 위한 화음 사용의 근거자료를 제시한다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.1-8
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• 2006

음악을 들을 때 사람이 인지할 수 있는 긴장감을 뜻하는 텐션(tension)은 조성음악의 기본을 이루는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 임의의 곡의 텐션의 움직임을 B-스플라인 곡선을 이용하여 표현하고 이 곡선을 수정하여 음악의 긴장도를 조정할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 우리는 음악에서 사용되는 다양한 코드들의 긴장도를 측정하는 방법 세 가지를 제안한다. 첫 번째는 러달이 제시한 5도권 기반의 코드 거리 측정방식을 개량한 것이며, 두 번째는 츄가 제시한 나선형 모델의 거리 측정 방식을 응용한 것이며, 세 번째는 크럼한슬이 제시한 특정한 조성에서 각 구성 음들의 안정도와 구성 음들 사이의 음정의 조화성을 이용한 방법이다. 이 방법들을 이용하여 우리는 음악이 지니고 있는 긴장도를 수치적으로 나타낼 수 있다. 다음으로 B-스플라인 곡선을 이용하여 전체 곡의 텐션의 움직임을 표현한다. B-스플라인 곡선으로 표현된 텐션 곡선은 수정이 가해져 원곡의 긴장도를 변화시키는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 곡 전체의 긴장도를 높이거나 낮추는 방법과 최적화를 이용하여 특정 부분의 긴장도를 변화시키는 방법을 제안한다. 그리고 원본 코드 진행에서 목표 코드 진행으로 점차적으로 변화하는 텐션의 움직임을 만드는 방법과, 임의의 두 곡이 부드러운 텐션의 움직임을 유지하면서 자연스럽게 연결될 수 있는 방법을 소개한다. 또한 B-스플라인 곡선을 통하여 새로운 코드 진행을 얻을 수 있는 방법을 소개한다. 본 논문에서는 B-스플라인 곡선이라는 수치적인 형태를 이용하여 음악의 긴장도라는 인지적인 요소를 조절할 수 있는 가능성을 보여주고 있다. 본 논문에 제안하는 여러 방법들은 모두 실시간에 계산이 가능하므로 게임 같은 인터렉티브한 환경에서 사용자의 감정과 시나리오에 따라 배경음악의 긴장도를 동적으로 변환시키는 것 같은 다양한 형태의 애플리케이션에 응용될 수 있다.