[AI 칼럼] AI MUSIC 작곡 알고리즘

인공지능 음악의 작곡 한계는 어디까지일까? 인공지능 발전 속도가 가속화하고 있다. 인텔 창업자 고든 무어가 1965년 처음 제시한 "무어의 법칙"보다 빨라지고 있다.

"무어의 법칙"이란 반도체에 저장할 수 있는 데이터량이 18~24개월 마다 2배씩 증가한다는 법칙이다. 데이터 용량이 늘어나며 현재 스마트폰과 개인용 컴퓨터(PC)가 대중화되었다.

인공지능은 음악 데이터를 학습한 후 다양한 음악 장르와 리듬, 멜로디와 화성 등 패턴을 분석하여 곡을 만든다. 여기에 인공 신경망과 기계 학습 알고리즘을 사용해 새로운 곡을 만들어 낸다.

▷ 작곡 알고리즘

우선 작곡 알고리즘에 대해 알아보자. 인공지능은 학습한 패턴으로 새로운 음악을 생성하는 알고리즘을 사용한다. 

마르코프 모델, 순환 신경망(RNN), 생성적 적대 신경망(GAN)같은 알고리즘으로, 기존 음악 스타일을 모방하거나 새로운 음악을 창작할 수 있는 기반을 다진다. 

대표적인 예로, 순환 신경망은 시간에 흐름에 따라 변화하는 데이터(시계열 데이터, Time-Series Data)를 학습하기 위한 딥 러닝 모델. 기준 시점(t)과 다음 시점(t+1)에 네트워크를 연결하여 구성한 인공 신경망(ANN)이다. 

여기에 오픈 AI의 뮤즈넷(MuseNet)과 쥬크덱(Jukedeck)을 이용하면, 음악적 아이디어와 작곡 작업이 수월해진다. 

▷ 데이터 학습

인공지능은 기존 음악에서 화성학의 규칙과 패턴을 학습한다.

알려진 대로 방대한 데이터를 학습하고 분석하여 클래식과 팝, 재즈 같은 음악 장르와 구조를 이해한다. 음악 리듬과 멜로디, 음악의 화음을 연구하는 화성학 원리를 이해하고 새로운 화음을 생성해 곡을 만든다.

즉, 인공지능은 음악 데이터를 분석하여 특정한 화음과 코드 패턴 등을 학습하고 작곡한다.

▷ 창의적 응용

인공지능은 화성학의 규칙을 따르면서도 창의적인 접근을 시도한다. 예를 들어, 기존 음악의 화음을 변형하거나 새로운 조합을 시도하여 독특한 음악적 아이디어를 제시한다. 

이러한 인공지능의 창의적 응용은 인간 작곡가에게 영감을 주어, 창작 측면에서 순기능으로 작용한다.

한 단계 더 나아가 인공지능이 문학, 예술과 깊은 연관성이 있음을 주목해야 한다. 

인공지능 작곡 도구는 음악가에게 새로운 멜로디나 화음을 제시할 수 있고, 인공지능 글쓰기 도구는 작가에게 새로운 문장을 생성하거나 문체를 제안할 수 있다.

인공지능과 예술 간 협업으로 앞으로 미래가 기대된다. 창의성과 생산성 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 기회로, 감미로운 인공지능 음악 배경으로 독서를 하고 갤러리에서 미술 작품을 감상하는 미래를 꿈꿔본다.