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Magenta를 활용한 웹 드라마 음원 자동 생성

원문정보

Automatic Generation of Sound Sources for Web-Dramas using Magenta

전이슬, 문미경

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초록

영어

The development of artificial intelligence(AI) technology is also standing out in the field of art that requires human creativity. It automatically composes or recommends music that suits the listener’s taste or situation by learning large amount of music data without any additional knowledge. In previous studies, a method of automatically generating music that is pleasant to listen was suggested. On the other hand, this paper proposes a method of creating a sound source suitable for human emotion expression and story flow to use it in web dramas.The web drama script is analyzed by making use of visual sound production map, which is organized after the scenario had written in the pre-production stage of the movie and it is for placing the auditory elements (sound, music, etc.) in the right place. In addition, it describes the automatic sound source generation that is appropriate for the flow and atmosphere of the web drama through ‘Magenta’, the AI composition model. Consequently, through this study, it is expected that the engagement of AI technique in overall process of web drama and other digital culture contents leads active musical creation in various music genres by fusion with human creativity without regard to time, cost, copyright, etc.

한국어

인공지능 기술의 발전은 인간의 창의성이 요구되는 예술분야에서도 두각을 나타내고 있다. 별도의 지식 없이도 대량 의 음악 데이터 학습을 통해 자동으로 음악을 작곡하거나 청취자의 취향 혹은 상황에 맞는 음악을 추천한다. 기존 선행 연구들은 듣기 좋은 음악을 자동으로 생성하는 방법을 제시했다면 본 논문은 웹드라마에서 사용하기 위해 인간 의 감정 표현 및 스토리 흐름에 맞는 음원을 생성하는 방안을 제안한다. 영화 사전 제작 단계에서 시나리오가 작성 된 이후 청각적인 요소(음향, 음악 등)들을 적재적소에 배치하기 위해 작성하는 시각적인 음향 연출 지도를 활용하 여 웹 드라마 대본을 분석하고, 인공지능 작곡 모델 Magenta 모델을 통해 웹드라마 스토리의 흐름과 분위기에 적 합한 음원을 자동으로 생성하는 것을 기술한다. 본 논문을 통해 인공지능 기술이 웹 드라마 및 디지털 문화 콘텐츠 에 활용되는 음원 창작 전반적인 과정에 참여해 제작 시간 및 비용, 저작권 등에 구애 받지 않으며 인간의 창의성과 융합하여 다양한 장르의 음원을 창작하는 활동이 활발하게 이루어지기를 기대한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 인공지능 작곡
2.2 Google Magenta
2.3 시각적인 음향 연출 지도 (Sound Map)
3. 본론
3.1 학습 데이터 구축 방안
3.2 Magenta 모델을 활용한 음원 생성 방안
4. 실험 및 평가
4.1 실험 환경
4.2 실험 결과
5. 결론
참고문헌

저자정보

  • 전이슬 Isle Jeon. 동서대학교 컴퓨터공학과, 소프트웨어학과
  • 문미경 Mikyeong Moon. 동서대학교 컴퓨터공학과, 소프트웨어학과

참고문헌

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