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(http://www.munhwa.com/news/view.html?no=2019110401031503009001)

 

연주 데이터에 감정 표현하는 ‘머신러닝’… 인간 창의성에 도전

■ 연주자 감성까지 반영하는 ‘음악AI’ 연구카이스트·서울대 3년째 개발중즉흥변주·모방 수준 뛰어넘어스스로..

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내용 요약

카이스트와 서울대 교수분들이 3년째 '인간 작곡가와 연주자의 감성을 인공지능 피아노에 담는다는 주제를 목표로 하고 있다고 합니다. 기존 데이터와 비슷한 경과가 나오는 모방 기반의 생성 기술은 어렵지 않지만, 지금까지와 전혀 새로운 창작을 할 수 있을지는 의문이라고 하네요. 연구가 어려운 점으로는 음악 데이터의 부족과 시간과 돈의 제약 융합 미비라고 합니다. 그리고 과학자와 음악가들의 협업이 국내에선 덜 활발하다는 이야기도 있었습니다.

 

용어설명

GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)

생성적 적대 신경망(GAN)이란 두개의 네트워크로 구성된 심층 신경망 구조입니다. 최대한 진짜 같은 데이터를 생성하려는 생성 모델(generator)과 진짜와 가짜를 판별하려는 분류 모델(discriminator)이 각각 존재하여 서로 적대적으로 학습합니다.

GAN은 다음과 같은 동작으로 이루어집니다.

- 생성 모델이 임의의 수를 입력받아 생성한 이미지로 반환합니다.

- 이렇게 생성된 이미지와 실제 데이터 세트에서 가져온 이미지들을 분류 모델에 전달합니다.

- 분류모델에서는 실제 이미지와 가짜 이미지를 판별해 0과 1사이의 확률값으로 반환시킵니다.

( 1 : 실제 이미지, 0 : 가짜 이미지)

posted by 스노(Snow)
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