신경망을 이용한 화음 생성

Abstract

본 논문에서는 화음을 생성해 내기 위한 학습패턴과 신경망의 구성을 제안한다. 학습시 학습패턴은 각각의 계이름을 나타내는 7개의 입력노드와 화음에 해당하는 4개의 출력노드로 구성된다. 노래를 이루는 각 마디가 입력으로 사용되는 1차적 연상 단계와 필요한 경우 분할된 마디가 입력으로 사용되는 2차적 연상 단계에서 각 마디에 대한 화음이 생성된다. 그리고 후처리 과정을 거쳐 화성 진행에 맞는 최종 화음이 얻어진다. 이 방법을 적용하여 국민학교 음악 교과의 화음 교육에 사용될 수 있는 화음 생성 신경망 시스템을 구현하였고, 국민학교 음악 교과서에 수록된 노래들을 대상으로 실험한 결과 99.5% 정도의 인식율을 나타내 실용 가능성을 확인하였다. 본 연구를 기초로 더 복잡한 곡의 화음 생성을 가능하게 하는 규칙을 자동적으로 학습하는 신경망 모델의 연구가 가능하고 신경망 내에서 화음진행에 적합한 화음을 선택하는 후처리 과정을 포함시키는 연구도 진행할 수 있어서, 음 생성 신경망의 기능을 계속 확장시킬 수 있다.;This thesis proposes a new scheme for chord generation using EBP model. Learning pattern consists of seven input features and four output features which represent each tone and chord, respectively. Each input feature has the information of length for each tone and output feature represents chord for input feature. Each measure of a song is applied to recall phase of neural network for chord generation. The measure whose chord is not decided is separated into two parts, and then chord generation for a song is accomplished. And postprocessing phase obtains final chord in consideration of Harmony. Experimentally, chord generating system for elementary education has been implemented on the basis of proposed procedures, and test result shows feasibility of practical use by 99.5% of recognition rate. Further research is required for chord generation by neural network approach which is applicable to more complex songs.