[음악 Music]GPT 모델로 음악 만들기
GPT 모델로 음악 만들기: 단계별 가이드
1. 소개
2. GPT 모델 이해
3. 음악 생성에서 GPT 모델의 적용
4. GPT 모델로 음악을 생성하는 단계
4.1. 음악 데이터 세트 구축
4.2. 음악 데이터 전처리
4.3. 음악 데이터에 대한 GPT 모델 교육
4.4. 음악 생성을 위한 모델 미세 조정
5. 훈련된 모델로 음악 생성
5.1. 생성된 음악 후처리
5.2. 생성된 음악 평가
5.3. 다른 시드 시퀀스 탐색
6. 음악 전용 GPT 모델이 있나요?
6.1. 뮤즈넷
6.2. 주크박스
6.3. 뮤직 트랜스포머
7. 결론
기술과 기계 학습의 발전으로 AI의 도움을 받아 음악을 만들 수 있는 가능성은 무궁무진합니다. 이 분야에서 가장 유망한 접근 방식 중 하나는 음악 생성에 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델을 사용하는 것입니다.
이 블로그 게시물에서는 음악 생성에 GPT 모델을 사용할 수 있는 다양한 응용 프로그램과 가능성, 그리고 이것이 음악 구성의 미래를 어떻게 바꿀 수 있는지 살펴봅니다.
소개
AI를 사용한 음악 생성은 최근 몇 년 동안 활발한 연구 분야였습니다. GPT 모델의 출현으로 음악 생성 프로세스가 보다 효율적이고 정확해졌습니다.
GPT 모델은 방대한 양의 데이터에 대해 사전 학습되어 있어 높은 정확도로 텍스트 기반 데이터를 이해하고 생성할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 GPT 모델을 음악 생성에 적용하는 방법과 이를 사용할 수 있는 다양한 응용 프로그램에 대해 설명합니다.
GPT 모델 이해
변환기 기반 모델이라고도 하는 GPT 모델은 자연어 처리(NLP) 분야에 혁명을 일으킨 신경망 아키텍처 유형입니다. 이러한 모델은 대규모 텍스트 데이터 세트에 대해 사전 학습되었으며 높은 정확도로 텍스트 기반 데이터를 이해하고 생성할 수 있습니다. GPT 모델 아키텍처는 함께 작동하여 텍스트를 이해하고 생성하는 인코더와 디코더로 구성됩니다.
음악 생성을 위해 GPT 모델은 MIDI 파일 또는 악보와 같은 음악 관련 데이터의 데이터 세트에서 미세 조정할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 음악의 구조와 패턴을 이해할 수 있으므로 훈련 데이터와 유사한 새로운 음악을 생성할 수 있습니다.
음악 생성에 GPT 모델 적용
GPT 모델은 새로운 작곡, 즉흥 연주, 가사 생성과 같은 다양한 음악 생성 작업에 사용할 수 있습니다. 음악 생성에 GPT 모델을 사용하는 가장 중요한 이점 중 하나는 다양한 스타일과 장르의 음악을 생성할 수 있다는 것입니다.
GPT 모델은 방대한 양의 데이터로 사전 학습되어 다양한 음악 스타일의 패턴과 구조를 이해할 수 있기 때문입니다.
음악 세대에서 GPT 모델의 또 다른 적용은 라이브 음악 공연 분야입니다. GPT 모델은 라이브 음악 공연에 사용할 수 있는 즉석에서 새로운 음악을 즉석에서 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 라이브 음악 공연의 새로운 가능성을 열어주고 보다 상호작용적이고 역동적으로 만들 수 있습니다.
음악 생성 외에도 GPT 모델은 음악 분석 및 이해에도 사용할 수 있습니다. GPT 모델은 음악의 구조와 패턴을 이해하기 위해 음악 관련 데이터의 데이터 세트에서 미세 조정할 수 있습니다. 코드 진행 예측, 멜로디 생성, 심지어 가사 생성과 같은 작업에 사용할 수 있습니다.
GPT 모델로 음악을 생성하는 단계
음악 데이터 세트 구축
음악 생성에 GPT 모델을 사용하기 위한 첫 번째 단계는 모델을 교육할 음악 데이터 세트를 수집하는 것입니다. 이 데이터 세트에는 MIDI 파일 , 악보 또는 오디오 녹음 과 같은 다양한 형식이 포함될 수 있습니다 .
MIDI 파일은 음악의 구조와 구성에 대해 모델을 교육하는 데 사용할 수 있는 음표의 디지털 표현입니다. 반면 악보는 멜로디와 하모니에 대한 정보를 모델에 제공할 수 있는 음악의 서면 표현입니다. 오디오 녹음을 사용하여 음악 연주의 뉘앙스와 변형에 대해 모델을 훈련할 수도 있습니다.
데이터 세트의 크기와 다양성이 모델의 성능에 중요한 역할을 한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 크고 다양한 데이터 세트는 모델이 광범위한 음악 스타일과 구조를 학습하는 데 도움이 되며, 이를 통해 새롭고 독특한 음악을 생성하는 능력이 향상됩니다.
음악 데이터 전처리
음악 생성을 위해 GPT 모델을 교육하기 전에 음악 데이터 세트를 수집하고 모델이 이해할 수 있는 형식이 되도록 전처리하는 것이 중요합니다. 여기에는 데이터 정리 및 숫자 표현으로 형식 지정과 같은 몇 가지 다른 단계가 포함될 수 있습니다.
음악 데이터를 수집하는 한 가지 방법은 GPT 모델이 이해할 수 있는 형식으로 쉽게 변환할 수 있는 음악의 디지털 표현인 MIDI 파일을 사용하는 것입니다. 또 다른 옵션은 악보를 사용하는 것인데 악보 소프트웨어를 사용하여 디지털 형식으로 표기할 수 있습니다. 오디오 녹음도 사용할 수 있지만 숫자 표현으로 변환하려면 추가 전처리 단계가 필요할 수 있습니다.
데이터 정리는 전처리 프로세스에서 중요한 단계입니다. 여기에는 중복 데이터 제거 또는 관련 없는 정보 제거가 포함될 수 있습니다. 모델이 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 데이터 형식이 일관된 방식으로 지정되었는지 확인하는 것도 중요합니다.
데이터를 정리하고 형식을 지정한 후 음악 생성을 위해 GPT 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다. 잘 정리된 데이터 세트를 통해 GPT 모델은 음악의 패턴과 구조를 학습하고 새롭고 독특한 음악을 생성할 수 있습니다.
음악 데이터에 대한 GPT 모델 교육
GPT 모델로 음악을 생성하려면 먼저 기존 음악 데이터 세트에서 모델을 훈련해야 합니다. 이는 변환기 아키텍처와 같은 비지도 학습 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다.
이 프로세스는 MIDI 파일, 악보 또는 오디오 녹음을 포함할 수 있는 음악 데이터 세트를 수집하는 것으로 시작됩니다. 다음 단계는 데이터를 정리하고 모델이 이해할 수 있는 형식으로 데이터를 전처리하는 것입니다. 여기에는 오디오 파일을 숫자 표현으로 변환하거나 악보를 디지털 형식으로 기록하는 작업이 포함될 수 있습니다.
데이터가 정리되고 형식이 지정되면 변환기 아키텍처를 사용하여 GPT 모델을 교육할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 음악 데이터 세트에 있는 패턴과 구조를 학습하고 스타일과 구조가 유사한 새로운 음악을 생성할 수 있습니다. 학습 프로세스는 데이터 세트의 크기와 모델의 복잡성에 따라 며칠 또는 몇 주가 소요될 수 있습니다.
음악 생성을 위한 모델 미세 조정
모델 미세 조정에는 특정 작업이나 데이터 세트에 더 잘 맞도록 사전 훈련된 모델의 매개 변수를 조정하는 작업이 포함됩니다. 음악 생성에 GPT 모델을 사용하는 경우 미세 조정에는 특히 음악 생성 작업을 위해 더 작은 음악 데이터 세트에서 모델을 훈련하는 것이 포함됩니다.
이는 전이 학습이라는 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다. 사전 훈련된 모델을 시작점으로 사용한 다음 새로운 작업별 데이터 세트에서 추가로 훈련합니다. 프로세스에는 일반적으로 학습 속도 및 배치 크기와 같은 모델의 하이퍼파라미터 조정이 포함되며 모델 아키텍처에서 계층을 추가하거나 제거하는 작업도 포함될 수 있습니다.
미세 조정 중에 모델의 성능을 모니터링하고 특정 작업에서 성능을 최적화하기 위해 필요에 따라 조정하는 것이 중요합니다.
모델이 큰 음악 데이터 세트에서 훈련되면 음악 생성 작업을 위해 특별히 작은 데이터 세트에서 미세 조정할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 원하는 음악 유형의 뉘앙스와 특성에 집중할 수 있으므로 보다 정확하고 일관성 있게 생성된 음악이 생성됩니다.
미세 조정 프로세스에는 당면한 특정 작업을 기반으로 모델의 매개 변수를 조정하는 작업이 포함되며 대부분의 모델 가중치를 일정하게 유지하면서 더 작은 음악 데이터 세트에서 모델을 훈련하여 수행할 수 있습니다.
이를 통해 모델은 더 큰 데이터 세트에서 얻은 지식을 계속 활용하면서 음악 생성 작업의 특정 특성을 학습하고 적응할 수 있습니다. 이러한 방식으로 모델을 미세 조정 하면 생성된 음악의 품질과 일관성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
훈련된 모델로 음악 생성
훈련된 GPT 모델은 시드 시퀀스 를 입력 하고 모델 이 다음 음이나 화음을 예측 하도록 함으로써 새로운 음악을 생성하는 데 사용할 수 있습니다 . 이 시드 시퀀스는 짧은 멜로디, 코드 진행 또는 단일 음표일 수 있습니다.
모델은 이 시드를 시작점으로 사용하고 훈련 중에 학습한 패턴을 기반으로 음악을 계속 생성합니다. 그런 다음 생성된 음악을 후처리 및 편집하여 완벽하고 세련된 구성을 만들 수 있습니다.
생성된 음악의 품질과 스타일은 교육 데이터 세트의 품질과 다양성은 물론 모델의 특정 아키텍처와 미세 조정에 따라 달라집니다. 원하는 유형의 음악을 생성하기 위한 최상의 설정을 찾으려면 약간의 실험이 필요할 수 있습니다.
모델을 미세 조정하는 효과적인 방법 중 하나는 특히 음악 생성 작업을 위해 더 작은 음악 데이터 세트를 사용하는 것입니다. 이를 통해 모델은 데이터 세트에 있는 음악의 특정 특성에 집중하고 보다 정확한 예측을 생성할 수 있습니다.
또한 모델이 본 적 없는 시퀀스를 입력하고 모델이 어떻게 반응하는지 확인함으로써 훈련된 모델을 창의적으로 사용할 수도 있습니다. 이로 인해 흥미롭고 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다.
생성된 음악 후처리
훈련된 GPT 모델을 사용하여 새로운 음악을 생성한 후에는 출력이 원하는 형식 및 성능 기준을 충족하는지 확인하는 것이 중요합니다. 이 프로세스를 사후 처리라고 하며 생성된 음악을 사용 가능하고 사용할 수 있도록 만드는 여러 단계를 포함합니다.
사후 처리의 첫 번째 단계는 생성된 음악이 원하는 형식인지 확인하는 것입니다. 여기에는 특정 사용 사례에 따라 모델의 출력을 MIDI 파일 또는 오디오 파일로 변환하는 작업이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 생성된 음악이 비디오 게임에서 사용하려는 경우 게임 엔진에서 사용하려면 오디오 파일로 내보내야 할 수 있습니다.
후처리의 또 다른 중요한 단계는 생성된 음악이 원하는 성능 기준을 충족하는지 확인하는 것입니다. 여기에는 원하는 스타일에 맞게 음악의 템포 또는 키를 조정하거나 음악이 특정 코드 진행 또는 멜로디 패턴을 준수하는지 확인하는 것이 포함될 수 있습니다. 이러한 조정은 다양한 악보 소프트웨어 또는 디지털 오디오 워크스테이션(DAW)을 사용하여 수행할 수 있습니다.
이러한 단계 외에도 생성된 음악을 음악적이고 일관성 있게 들리도록 수동으로 편집해야 할 수도 있습니다. 여기에는 개별 음표나 코드를 조정하거나 원하는 스타일이나 구조에 맞지 않는 경우 음악의 전체 섹션을 제거하는 작업이 포함될 수 있습니다.
또한 GPT 모델의 출력은 매우 가변적일 수 있으며 원하는 결과를 얻기 위해 미세 조정 및 사후 처리를 여러 번 반복해야 할 수 있습니다. 또한 후처리 과정에서 음악가나 음악 제작자와 상의하여 생성된 음악이 전문적이고 세련되게 들리도록 하는 것이 유용할 수 있습니다.
생성된 음악 평가
GPT 모델이 음악 생성 작업을 위해 훈련되고 미세 조정되면 생성되는 음악의 품질을 평가하는 것이 중요합니다. 이는 객관적 및 주관적 메트릭의 조합을 사용하여 생성된 음악을 인간이 생성한 참조 노래 세트와 비교하여 수행할 수 있습니다.
고려해야 할 가장 중요한 지표 중 하나는 생성된 음악이 음악 이론의 규칙과 관습을 얼마나 잘 준수하는지를 나타내는 음악성입니다. 이는 생성된 음악을 인간이 생성한 참조 곡 세트와 비교하고 멜로디, 화음, 리듬 및 구조와 같은 요소를 평가하여 평가할 수 있습니다.
예를 들어 조성, 대위법 및 형식의 규칙을 준수하여 생성된 노래는 그렇지 않은 노래보다 더 음악적인 것으로 간주됩니다.
예를 들어 조성, 대위법 및 형식의 규칙을 준수하여 생성된 노래는 그렇지 않은 노래보다 더 음악적인 것으로 간주됩니다.
독창성은 생성된 음악을 평가할 때 고려해야 할 또 다른 중요한 지표입니다. 생성된 음악이 기존 곡과 비교하여 얼마나 독특하고 혁신적인지를 나타냅니다.
생성된 음악의 높은 수준의 독창성은 모델이 단순히 훈련 데이터의 패턴을 암기하는 것이 아니라 대신 음악 이론에 대한 이해를 사용하여 새롭고 창의적인 아이디어를 생성하고 있음을 나타냅니다.
독창성은 생성된 음악을 인간이 생성한 참조 노래 세트와 비교하고 참조 노래에서 찾을 수 없는 요소를 찾아 평가할 수 있습니다.
다양성은 생성된 음악을 평가할 때 고려해야 할 중요한 지표이기도 합니다. 이것은 생성된 음악에 표현된 다양한 스타일과 장르, 그리고 모델이 다양한 스타일의 음악을 얼마나 잘 생성할 수 있는지를 나타냅니다.
생성된 음악의 높은 다양성은 모델이 특정 스타일이나 장르에 국한되지 않고 다양한 스타일과 장르의 음악을 이해하고 생성할 수 있음을 나타냅니다.
다양성은 생성된 음악을 인간이 생성한 참조 노래 세트와 비교하고 각 노래에 고유한 요소를 찾아 평가할 수 있습니다.
또한 이러한 메트릭은 상호 배타적이지 않고 종종 상호 연관되어 있다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어, 매우 음악적인 생성된 노래는 또한 매우 독창적일 수 있는 반면, 매우 다양한 노래는 또한 매우 독창적일 수 있습니다.
또한 생성된 음악에 대한 평가는 주관적인 과정이며 음악성, 독창성 및 다양성의 기준은 본질적으로 해석적이라는 점을 명심할 가치가 있습니다.
다른 시드 시퀀스 탐색GPT 모델이 음악 데이터에 대해 훈련되고 미세 조정되면 시드 시퀀스를 입력하고 모델이 다음 음이나 코드를 예측할 수 있도록 하여 새로운 음악을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 생성된 음악이 항상 원하는 형식이 아니거나 특정 성능 기준을 충족하지 않을 수 있습니다. 따라서 생성된 음악이 원하는 형식(예: MIDI 또는 오디오 파일)이고 원하는 성능 기준(예: 특정 키 또는 템포)을 충족하는지 확인하기 위해 생성된 음악을 후처리하는 것이 중요합니다.
생성된 음악을 평가하는 것도 중요한 단계입니다. 음악성, 독창성, 다양성과 같은 메트릭을 사용하여 모델이 새로운 음악을 얼마나 잘 생성하는지 확인할 수 있습니다.
다양한 새로운 음악을 생성하려면 다른 시드 시퀀스와 미세 조정 매개변수로 5-7단계를 반복하는 것도 중요합니다. 모델이 입력을 다르게 해석하므로 다른 시드 시퀀스는 다른 생성 음악으로 이어집니다. 또한 다른 매개변수로 모델을 미세 조정하면 생성된 음악이 변형될 수도 있습니다.
클래식, 록, 팝과 같은 특정 유형의 음악에 대해 모델을 미세 조정하는 것도 가능합니다. 이렇게 하면 모델이 미세 조정된 장르에 맞는 음악을 생성할 수 있습니다. 다양한 시드 시퀀스, 미세 조정 매개변수 및 장르를 실험하면 다양한 새로운 음악 세트를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
음악 전용 GPT 모델이 있습니까?예, MuseNet , Jukebox 및 Music Transformer 와 같이 음악 제작을 위해 특별히 개발된 여러 GPT 모델이 있습니다 . 이러한 모델은 대규모 음악 데이터 세트에서 학습되었으며 특정 음악 생성 작업에 맞게 미세 조정되었습니다.
뮤즈넷OpenAI의 연구팀이 개발한 Musenet 은 음표와 화음의 디지털 표현인 MIDI 파일의 데이터 세트에서 훈련된 신경망입니다. 이 모델은 음의 시드 시퀀스를 기반으로 다음 음 또는 코드를 예측하여 새로운 음악을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 클래식에서 팝에 이르기까지 다양한 음악 스타일과 장르를 생성할 수 있습니다.
Musenet을 교육하기 위해 연구원들은 먼저 인터넷에서 MIDI 파일 데이터 세트를 수집하여 모델이 이해할 수 있는 형식으로 데이터를 정리하고 형식을 지정하여 전처리했습니다. 그런 다음 연구원들은 이 데이터 세트에서 모델을 교육하기 위해 감독되지 않은 학습 기술, 특히 변환기 아키텍처를 사용했습니다.
훈련 후 연구원들은 특히 음악 생성 작업을 위해 더 작은 음악 데이터 세트에서 Musenet을 미세 조정했습니다. 여기에는 이 특정 작업에 대한 성능을 최적화하기 위해 모델의 매개변수를 조정하는 작업이 포함되었습니다. 연구원들은 또한 다양한 새로운 음악을 생성하기 위해 다양한 시드 시퀀스와 미세 조정 매개변수를 실험했습니다.
모델이 훈련되고 미세 조정되면 연구자들은 시드 시퀀스를 입력하고 모델이 다음 음이나 코드를 예측할 수 있도록 하여 새로운 음악을 생성하는 데 사용했습니다. 또한 생성된 음악이 원하는 형식(예: MIDI 또는 오디오 파일)이고 원하는 성능 기준(예: 특정 키 또는 템포)을 충족하는지 확인하기 위해 생성된 음악을 후처리했습니다.
생성된 음악을 평가하기 위해 연구원은 음악성, 독창성 및 다양성과 같은 다양한 메트릭을 사용했습니다. 그들은 Musenet이 클래식에서 팝에 이르기까지 다양한 음악 스타일을 생성할 수 있고 음악적으로 일관되고 다양한 음악을 생성할 수 있음을 발견했습니다.
주크박스Jukebox는 OpenAI에서 개발한 트랜스포머 기반 GPT 모델로 음악 생성 작업에 전념합니다. 120만 곡이 넘는 노래의 데이터 세트에서 훈련되었으며 팝, 힙합, 클래식을 포함한 다양한 스타일의 음악을 생성할 수 있습니다.
Jukebox의 주요 기능 중 하나는 다양한 스타일과 장르의 음악을 생성하는 기능입니다. 이 모델은 클래식에서 힙합까지 다양한 스타일을 포함하는 다양한 음악 데이터 세트에서 학습됩니다.
이를 통해 모델은 다양한 기존 노래와 스타일이 유사한 음악을 생성할 수 있습니다. 또한 Jukebox는 다양한 키와 템포로 음악을 생성할 수 있어 생성할 수 있는 음악 유형에 훨씬 더 많은 유연성을 제공합니다.
Jukebox는 또한 멜로디와 가사를 모두 포함한 완전한 노래를 생성할 수 있습니다. 이 모델은 가사 데이터 세트에서 학습되며 노래의 멜로디와 가사를 동시에 생성할 수 있습니다.
또한 Jukebox는 가사와 노래가 포함된 완전한 노래를 만드는 데 사용할 수 있는 인간과 같은 노래 음성을 생성할 수 있습니다. 이것은 인간이 만든 것과 구별할 수 없는 완전한 노래를 생성할 수 있게 해주기 때문에 음악 생성 분야에서 중요한 진전입니다.
이 모델은 트랜스포머 아키텍처와 같은 감독되지 않은 학습 기술을 사용하여 훈련되어 명시적인 감독 없이도 데이터의 패턴을 학습할 수 있습니다. 교육 과정에서 모델은 대규모 음악 데이터 세트에 노출되고 교육 데이터와 유사한 새로운 음악을 생성하는 방법을 학습합니다.
Jukebox는 특히 음악 생성 작업을 위해 더 작은 음악 데이터 세트에서 미세 조정됩니다. 이를 통해 모델은 특정 스타일이나 장르에 특정한 음악을 생성할 수 있습니다. 또한 다양한 미세 조정 매개변수를 사용하여 다양한 새 음악을 생성할 수 있습니다.
Jukebox는 영화, 게임 및 기타 미디어를 위한 새로운 음악 생성, 광고용 배경 음악 작곡 또는 음악 제작을 위한 새로운 노래 생성과 같은 다양한 응용 프로그램에 사용될 수 있습니다. 음악 제작자, 작곡가 및 작곡가가 새로운 음악을 빠르고 쉽게 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
평가 측면에서 Jukebox 생성 음악은 음악성, 독창성 및 다양성과 같은 메트릭을 사용하여 평가할 수 있습니다. 음악성은 생성된 음악이 키 및 템포와 같은 확립된 음악적 관습을 얼마나 잘 준수하는지를 나타냅니다.
독창성은 생성된 음악이 기존 노래와 얼마나 독특하고 다른지를 의미합니다. 다양성은 생성된 음악이 서로 얼마나 다른지를 나타냅니다.
뮤직 트랜스포머Music Transformer는 음악 생성 작업을 위해 특별히 설계된 GPT 기반 모델입니다. Google 연구원이 개발한 이 프로그램은 다양한 음악 스타일과 장르를 나타내는 2백만 개가 넘는 MIDI 파일 데이터 세트에서 학습됩니다.
이 모델은 학습 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 지정된 시퀀스의 다음 음 또는 코드를 예측하여 새로운 음악을 생성할 수 있습니다.
Music Transformer의 주요 혁신 중 하나는 언어 번역 및 텍스트 생성과 같은 자연어 처리 작업에서 매우 효과적인 것으로 입증된 일종의 신경망인 변환기 아키텍처를 사용한다는 것입니다.
변환기 아키텍처를 통해 모델은 음악 데이터의 장기적인 종속성을 효과적으로 학습할 수 있으며, 이는 일관되고 음악적으로 의미 있는 음표 시퀀스를 생성하는 데 중요합니다.
Music Transformer는 또한 모델이 예측을 할 때 입력 시퀀스의 특정 부분에 집중할 수 있도록 하는 "전치된 컨벌루션 어텐션"이라는 새로운 어텐션 메커니즘을 사용합니다. 이를 통해 모델은 코드 진행 또는 멜로디 모티프와 같은 여러 시간 단계에 걸쳐 있는 음악 데이터의 패턴을 효과적으로 캡처할 수 있습니다.
새로운 음악을 생성할 수 있는 것 외에도 Music Transformer는 음악 필사 및 편곡과 같은 다른 음악 생성 작업에도 사용할 수 있습니다. 음악 녹음에서 모델은 음악의 오디오 녹음을 받고 해당 MIDI 표현을 출력하도록 훈련됩니다.
음악 편곡에서 모델은 MIDI 파일을 받고 이를 다양한 방식으로 재정렬하도록 훈련됩니다(예: 악기 변경, 드럼 트랙 추가 등).
Music Transformer는 비지도 및 지도 학습 기술의 조합을 사용하여 훈련되었습니다. 감독되지 않은 사전 훈련 단계에서 모델은 마스킹된 예측이라는 기술을 사용하여 MIDI 파일의 대규모 데이터 세트에서 훈련되었습니다. 여기서 임의의 음표는 입력 시퀀스에서 가려지고 모델은 누락된 음표를 예측하도록 훈련되었습니다.
감독된 미세 조정 단계에서 모델은 특정 음악 생성 작업(예: 녹음 또는 편곡)으로 레이블이 지정된 MIDI 파일의 더 작은 데이터 세트에서 미세 조정되었습니다.
Music Transformer는 전문 음악가에 필적하는 고품질 음악을 생성하는 것으로 나타났습니다. 평가에서 인간 청취자는 모델이 생성한 음악과 인간이 작곡한 음악을 구별할 수 없었습니다.
이 모델은 클래식에서 팝에 이르기까지 다양한 스타일의 새로운 음악을 생성하는 데 사용되었으며 기존 음악의 새로운 편곡을 만드는 데에도 사용되었습니다.
Music Transformer는 음악 생성을 위한 강력한 도구이며 작곡, 음악 교육 및 음악 치료와 같은 광범위한 응용 분야에서 사용될 가능성이 있습니다.
그러나 이 모델은 음악의 의미나 감정적 내용을 이해할 수 없으며 훈련 데이터에서 학습한 패턴에 의존하여 새로운 음악을 생성한다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 인간의 창의성 및 전문성과 함께 모델을 사용하여 진정으로 매력적이고 의미 있는 음악을 만드는 것이 중요합니다.
결론결론적으로 GPT 모델은 음악 생성 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 다양한 스타일과 장르의 음악을 이해하고 생성하는 능력을 통해 GPT 모델은 음악 작곡 및 라이브 음악 공연에 대한 새로운 가능성을 열 수 있습니다.
또한 GPT 모델은 음악 분석 및 이해에도 사용할 수 있으므로 음악 구성 프로세스에 추가로 도움이 될 수 있습니다. 그러나 모든 신기술과 마찬가지로 GPT 모델이 음악 산업에 널리 채택되기 전에 수행해야 할 연구 개발이 많이 남아 있습니다.
