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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영 (상명대학교) 장민호 (상명대학교)
저널정보
한국문화산업학회 문화산업연구 문화산업연구 제23권 제3호
발행연도
2023.9
수록면
35 - 45 (11page)
DOI
10.35174/JKCI.2023.09.23.3.35

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

인공신경망 모델 구조 최적화를 통한 음악적 표현 개선 연구
김영 ,  장민호 문화산업연구 2023.09 학술저널
딥 러닝 기반 인공신경망 모델 최적화를 통한 음악적 표현 증강 연구 : 벨로시티 개선을 중심으로
김영 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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이 연구는 인공지능 기반 음악 생성 기술을 포괄적으로 분석하며 이를 통해 음악적 표현을 개선하는 것을 목표로 한다. 이 목표를 달성하기 위해 인공신경망 모델의 구조를 개선했으며 활성화 함수를 최적화하는 방법론을 도입하였다. 학습 데이터는 약 5,000개의 미디파일로 구성된 데이터셋을 활용하였으며 이 데이터셋은 1980년부터 2000년까지의 빌보드 연말 차트곡을 기반으로 하였다. 음원을 수집, 분리, 변환하는 등의전처리 과정을 통해 알고리즘 모델의 효과적인 학습을 위한 토대를 마련하였다. 본 연구는 인공신경망 모델 최적화를 위한 상세한 설계 및 구현 방법을 제안하며 이를 위해 딥 러닝 기반의 16개 단계의 실험을 시행하였다. 실험은 선행 연구를 바탕으로 시계열 데이터에 강점을 가진 R.N.N(Recurrent Neural Network) 인공신경망 모델을 이용하여 진행하였으며 각 단계에서의 손실률 변화와 과적합 현상을 분석하여 인공지능 기반의 음악 생성알고리즘 모델의 성능 향상 및 일반화 능력을 강화하는 방안을 제안한다. 이는 산업환경에서의 알고리즘 적용 가능성과 예측 정확도에 중요한 역할을 한다. 또한 대중의 음악적 취향을 반영하는 다양한 장르의 데이터셋을 구축하여 인공지능 음악 생성 모델의 범용성을 강화하는 방향을 제시한다.이러한 연구는 인공지능 음악 모델의 발전과 함께 현대 음악 산업에 중요한 기여를 할 것이다.
#인공지능 #생성음악 #인공신경망 #심층신경망 #딥러닝 #벨로시티 #Artificial Intelligence #GeneratedMusic #Artificial NeuralNetworks #DeepNeural Networks #Deep Learning #Velocity

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 설계 및 구현
Ⅲ. 결론
참고문헌

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