[2019] 딥러닝을 이용한 BGM 작곡 설계 및 구현

개요

팀원(4명) : 김영훈, 윤성열, 김병우, 신현우

프로젝트 이름: 딥러닝을 이용한 음악작곡(Composition Using Deep Learning)

프로젝트 선정이유 : 인디 개발자들의 2차 창작물에 대한 비즈니스적 문제 해소 목적

프로젝트 기간 : 2018.10~2019.09

개발 언어 : Python

사용 라이브러리 :

• selenium - 웹 스크롤링 라이브러리
• ipykernel - Jupyter Notebook 명령쉘 라이브러리
• tensorflow - 머신러닝,AI 라이브러리
• keras - 뉴런 네트워크 라이브러리
• music21 - 음악 파일 라이브러리

모델 학습 주요코드 :

• ./music.py - 모델 학습 코드
• ./music_load.py - 학습된 모델 로드 후 답 추출 코드

장고 서버 알고리즘 코드 :

• polls/views.py - 모델 로드 후 답을 추출하여 웹 서비스 코드

KIPS 추계논문발표대회 금상,우수논문상 수상

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작품설명

초기화면 작업후 다운로드화면

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기술설명

사용 데이터 : abc notation

학습 모델 : LSTM

서비스 시스템 구성

학습 구성도

요청 흐름도

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결과 음악

• happy

happy.mp4

• calm

calm.mp4

• urgency

urgency.mp4

첨부 논문

Design and Implementation of BGM Composition Service Using Deep Learning.pdf