Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
유사-로그스케일 인코딩 기반 심볼릭 음악 생성 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Symbolic Music Generation Using Quasi-logarithmic Encoding |
| 저자(Author) |
방은영
정재호
박치현
고상기
Eunyoung Bang
Jaeho Jung
Chihyun Park
Sang-Ki Ko
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 2069 ~ 2071 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝 기반 심볼릭 음악 생성 모델은 주로 자연어 처리 분야에서 널리 활용되는 트랜스포머(Transformer) 구조를 사용한다. 그러나 심볼릭 음악 생성의 경우 자연어 생성보다 보통 훨씬 더 긴 길이의 시퀀스를 생성해야 하기 때문에 음악의 전체적인 흐름과 구조를 학습하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 심볼릭 음악 합성을 위해 사용되는 인코딩 기법을 개선하여 같은 음악을 보다 짧은 시퀀스로 표현함으로써 음악 생성 모델의 학습 성능을 끌어올리고자 한다. 특히 음악에서 시간의 흐름을 표현하는 토큰들을 ‘로그 스케일’의 시간을 표현하는 토큰들로 대체함으로써 더 적은 수의 이벤트 토큰들로도 같은 음악을 더 간결하게 표현하는 방법을 제시한다. 결과적으로, 제안된 인코딩을 사용하여 음악생성 모델을 학습시켰을 때 기존 방법론에 비해 실제 데이터셋과 더 유사한 통계적 특징을 보이는 음악을 생성할 수 있음을 확인한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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