딥러닝으로 악보를 만든다고? CNN과 Constant-Q 변환 기반 음악 자동 악보화 기술

Yohannis Telila, Tommaso Cucinotta, Davide Bacciu 연구팀은 CNN과 Constant-Q 변환을 이용한 음악 자동 악보화(AMT) 기술을 개발했습니다. 이 기술은 다성 음악의 복잡성을 극복하고 클래식 피아노 음악의 악보를 자동으로 생성하는 데 성공했습니다.

여러분은 음악을 듣고 그 곡의 악보를 자동으로 만들어낼 수 있다면 어떨까요? 마치 마법처럼 느껴지겠지만, Yohannis Telila, Tommaso Cucinotta, 그리고 Davide Bacciu 연구팀이 이러한 꿈을 현실로 만들기 위한 획기적인 연구를 발표했습니다. 바로 음악 자동 악보화(AMT) 기술입니다.

AMT는 음악 녹음 파일을 분석하여 연주된 음표를 감지하는 기술입니다. 특히 여러 음표가 동시에 연주되는 다성 음악의 경우, 그 복잡성 때문에 AMT는 매우 어려운 과제로 여겨져 왔습니다.

연구팀은 이 난제에 도전장을 내밀었습니다. 그들의 해결책은 바로 합성곱 신경망(CNN) 과 Constant-Q 변환이라는 강력한 조합입니다.

먼저, .wav 형식의 클래식 피아노 음악 파일을 대상으로 Constant-Q 변환을 사용하여 음향 신호의 특징을 효율적으로 추출합니다. Constant-Q 변환은 음악 신호의 주파수 정보를 보다 정확하게 포착하여 CNN 모델의 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

추출된 특징들은 CNN 모델에 입력되고, CNN은 이를 바탕으로 음악 악보를 생성합니다. 이는 단순히 음표를 감지하는 것을 넘어, 실제 악보와 같은 표현 형태로 음악을 시각화하는 혁신적인 기술입니다.

이 연구는 단순한 기술적 진보를 넘어, 음악 교육, 음악 분석, 그리고 AI 기반 음악 창작 등 다양한 분야에 광범위한 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 이제 음악의 세계가 AI 기술과 만나 새로운 가능성을 열어가고 있습니다. 앞으로 이 기술이 어떻게 발전하고 우리의 삶을 풍요롭게 할지 기대해 봅시다! 😉