earticle

영어

Recently, various cultural and artistic content using AI(Artificial Intelligence) technology have been spreading. In the field of natural language processing that write lyrics for songs, a lot of research has been focused on how to create lyric-like sentences through using rhyme. However, if the lyrics are created by simply considering the rhyme, the song in the musical may be poor at telling the mood on the flow of the play because it can not reflect the characters or the situation in the play. In this paper, we propose a GPT-2(Generative Pre-trained Transformer-2)-based musical lyrics generation system that fits the MBTI(Myers-Briggs Type Indicator) of characters in musical plays. Character tendency in the play is analyzed using MBTI, and song playlist that match the character MBTI are collected to generate learning data, and musical lyrics that match the character’s tendency are generated through the GPT-2 algorithm based on the learned model. In this paper, it was shown that it is possible to generate musical lyrics suitable for character tendency and atmosphere in the play by proposing the relevant song search keywords for each MBTI and hyper-parameter values of the GPT-2 model suitable for lyrics generation.

한국어

최근 인공지능 기술을 활용한 다양한 문화 예술 콘텐츠 창작 활동이 점점 확산되고 있다. 그중 노래의 가사를 생성 하는 기존 자연어처리 분야에서는 압운(Rhyme)을 통해 가사다운 문장을 생성하는 연구에 집중하였다. 그러나 단 순히 압운만을 고려하여 가사를 생성한다면, 뮤지컬에서 사용되는 노래의 경우 극 중 캐릭터 성향이나 상황을 고려 하지 못하여 극의 흐름을 놓칠 수 있다. 본 논문에서는 뮤지컬 극 중 캐릭터의 MBTI(Myers-Briggs Type Indicator)성향에 맞는 GPT-2(Generative Pre-trained Transformer-2) 기반 뮤지컬 가사 생성 시스템을 제 안한다. 극 중 캐릭터 성향을 분석하기 위해 MBTI를 활용하였으며, 캐릭터 MBTI성향에 맞는 노래 플레이리스트 를 찾아 학습 데이터를 자동으로 생성한 뒤 GPT-2 모델을 학습시키고 분위기에 맞는 뮤지컬 가사를 생성한다. 본 논문은 MBTI성향별 연관된 노래 검색 키워드와 가사 생성에 적합한 GPT-2 모델의 하이퍼파라미터 값을 제안하여 캐릭터 성향 및 극 중 분위기에 어울리는 뮤지컬 가사를 생성해 낼 수 있음을 확인하였다.