멜로디 기반 음악 유사성 측정 모델 MelodySim: 표절 감지의 새로운 지평

Tongyu Lu 등 연구진이 개발한 MelodySim은 멜로디 중심의 음악 유사성 측정 모델로, 기존 MIDI 데이터셋 증강 및 triplet neural network 기반의 세그먼트 분석을 통해 높은 정확도의 표절 감지를 가능하게 합니다. 멜로디 유사성에 집중한 새로운 접근 방식은 음악 저작권 보호에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상되지만, 추가적인 연구를 통해 한계점을 보완할 필요가 있습니다.

음악 저작권 및 표절 문제는 오늘날 음악 산업에서 심각한 이슈입니다. 기존의 음악 유사성 측정 방법은 멜로디보다는 전체적인 음악적 요소를 고려하여 표절 판단의 정확성이 떨어지는 경우가 많았습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Tongyu Lu 등 5명의 연구자는 멜로디에 초점을 맞춘 혁신적인 음악 유사성 측정 모델인 MelodySim을 개발했습니다.

MelodySim은 단순히 음악 파일을 비교하는 것이 아니라, 멜로디의 유사성에 집중하여 표절 여부를 판단합니다. 연구팀은 기존의 Slakh2100 MIDI 데이터셋을 증강하여 새로운 데이터셋을 구축했습니다. 단순한 복제가 아닌, 노트 분할, 아르페지오, 베이스 트랙 제외, 악기 변경 등 멜로디는 유지하면서 다른 요소들을 변형시킨 다양한 변형곡을 생성했습니다. 사용자 연구를 통해 이러한 변형곡들이 실제로 멜로디 유사성을 잘 유지하고 있음을 확인했습니다. 이는 멜로디라는 핵심 요소에 집중하여 데이터셋의 질을 높인 매우 중요한 과정입니다.

멜로디 유사성 감지 모델 자체도 혁신적입니다. 연구팀은 MERT 인코더와 triplet neural network를 사용하여 세그먼트별 멜로디 유사성을 분석하는 모델을 개발했습니다. 이를 통해 어느 부분에서 표절이 발생했는지 정확하게 보여주는 결정 행렬을 생성합니다. MelodySim은 자체 테스트셋에서 높은 정확도를 달성하며, 멜로디 중심의 표절 감지 시스템의 가능성을 성공적으로 입증했습니다.

이 연구는 단순히 새로운 모델을 제시하는 것을 넘어, 멜로디 중심의 음악 유사성 측정이라는 새로운 패러다임을 제시했다는 점에서 큰 의의를 가집니다. 이는 앞으로 음악 저작권 보호 및 표절 판별 분야에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 하지만, 모든 음악적 요소를 고려하지 않고 멜로디에만 집중하는 방식의 한계점을 고려하는 추가 연구가 필요할 것입니다. 향후 MelodySim이 더욱 발전하여 다양한 음악 장르와 스타일에서도 높은 정확도를 유지할 수 있도록 개선되기를 기대합니다.