AI 작곡가의 원리는 무엇일까?

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현대사회에서 인공지능(AI) 기술은 일반 사람들도 실질적으로 체감할 수 있을 만큼 다양한 산업과 생활 분야에 적용되고 있습니다. 이제는 음악, 소설 등과 같은 예술 영역에까지 그 영향을 미치고 있으며, 음악 분야 역시 인공지능 기술로 큰 변화가 일어나고 있습니다.

 

작곡의 과정은 다양한 과정들을 함축합니다. 음과 음 사이 관계는 이 세상의 물리적 원리와 인간이 태어날 때부터 자라나며 경험한 소리들, 다양한 교육 과정을 통해 지식적으로 배운 것 등이 복합적으로 작용하면서 만들어집니다.

 

그렇다면 인공지능은 작곡가가 될 수 있을까요? 작곡의 방법에 수학적, 알고리즘적으로 접근하려는 시도는 오래전부터 있었습니다. 이에 더해 인공지능의 이론적, 기술적 접근이 함께 시도되면서 작곡 방법을 기계에 가르쳐 주는 것이 충분히 가능하게 되었습니다.

 

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인공지능 기술은 성장 붐을 겪으면서 딥러닝 기술과 함께 발달하게 되었습니다. 딥러닝은 인공신경망을 기초로 합니다. 사람의 신경망 구조를 모방해 만든 알고리즘이기 때문에 복잡하게 구성할수록 컴퓨터가 처리해야 할 연산량이 늘어나면서 그것을 익히고 학습하는 데 많은 시간이 소요됩니다.

 

AI 활용 음악 생성 시 이러한 단점 극복을 위하여 딥러닝의 한 종류인 순환 신경망이 활용되었습니다. 순환 신경망은 딥러닝 분야에서 가장 기본적인 시퀀스 모델입니다. 시퀀스 모델은 연속적인 순서가 있는 입력을 의미하는데, 음악에는 연속된 음계 가사가 포함되어 있습니다. 동시에 음악마다 곡의 길이가 모두 다릅니다. 즉, 음악에는 길이가 정해져 있지 않습니다. 순환 신경망은 이러한 불규칙한 시퀀스 데이터를 학습하기 위해 등장하였고, 길이가 서로 다른 가변적인 음계를 학습하기에 수월합니다.

 

또한, 순환 신경망의 구조는 서로 연결되어 있고, 연속된 데이터를 학습 및 반복하여 과거의 데이터를 기억해 반영하기 적합하도록 만들어져 있습니다. 마치 기억력과 같은 구조인데 순차적인 데이터를 연결하여 정보를 파악하고 학습할 수 있습니다. 하지만 음악을 익히고 학습하는데 완벽한 것만은 아닙니다. 순환 신경망은 데이터의 거리가 멀어질수록 데이터를 연결하는 능력이 사라지는 단점이 존재합니다. 앞서 읽은 데이터를 기억할 수 없는 경우가 생기기도 합니다.

 

이를 해결하기 위해서는 딥러닝 프레임워크가 필요합니다. 이는 LSTM(Long Short-Term Memory)이라고 하는데, 필요 정보의 보존 유무를 결정 및 저장하여 활용합니다. 음악의 생성과 작곡처럼 오랜 시간 정보를 기억해야 하는 상황에서 활용할 수 있습니다.

 

이렇게 인공지능은 음을 익히고 학습하며 새로운 것을 고안해내기까지 딥러닝에서 파생된 인공신경망, 순환 신경망, 프레임워크 등을 활용하여 음악을 작곡할 수 있게 되었습니다.

 

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인공지능 기술의 놀라운 점은 학습된 수많은 데이터를 활용하여 인간 작곡가가 수년에 걸쳐 만들어낸 음악을 단기간에 완성해 낸다는 점입니다.

 

한 인공지능 음반 레이블의 AI 작곡 프로그램은 원하는 방식의 음악을 주문하면 수십 초 만에 맞춤형 음악을 만들어 내기도 하였습니다. 이는 이전 작곡가들의 작곡 방식을 모방하고 학습한 결과입니다. 또 다른 인공지능 음악 서비스는 노래의 속도, 주요 특징, 악기 구성 등 몇 가지 주요 정보를 설정하면 그에 맞는 곡을 제작합니다.

 

이렇게 인공지능은 데이터 학습을 통해 창작까지 하는 작곡가 역할도 해내고 있습니다. 해당 기술이 인간의 고유영역이라고 생각되어지는 예술 창작 분야에 창의성 극대화와 같이 긍정적 영향을 주는 방향으로 발전되어야 할 것입니다.

 

무한하게 발전하고 있는 인공지능 기술, 앞으로 음악 산업에 어떠한 영향을 미칠지 기대가 됩니다.

 

[출처]

- “인공지능 음악, 어디까지 왔나”, <더사이언스타임즈>, 2018.03.23.

- “AI 작곡가의 음악도 아름다울까?”, <중앙일보>, 2020.05.27.

- “인공지능은 어떻게 음악을 만들까”, <LG CNS>, 2020.08.12.