🎵 딥러닝으로 음악을 만들어보자! 🤖

여러분, 혹시 이런 생각 해보신 적 있나요? "아, 내가 좋아하는 아티스트의 새 곡이 나왔으면 좋겠다!" 또는 "이 노래의 후속곡은 어떤 느낌일까?" 이런 생각들, 이제 현실이 될 수 있어요! 어떻게요? 바로 딥러닝 기술을 이용해서 말이죠!

오늘 우리는 함께 딥러닝 기반 음악 생성 모델을 구현해보면서, 인공지능이 어떻게 음악을 만들어내는지 알아볼 거예요. 마치 재능넷에서 음악 재능을 공유하듯이, 우리도 AI와 함께 음악 재능을 나눠볼 거랍니다! 😎

🎼 딥러닝과 음악의 만남, 어떤 느낌일까요?

자, 여러분! 딥러닝이 음악을 만든다니, 좀 신기하지 않나요? ㅋㅋㅋ 마치 로봇이 기타를 치고 있는 모습을 상상하면 웃기잖아요. 하지만 실제로는 그렇게 단순하지 않아요. 딥러닝 모델은 수많은 음악 데이터를 학습하고, 그 패턴을 이해한 뒤에 새로운 음악을 만들어내는 거죠.

이게 바로 음악 생성 AI의 핵심이에요. 우리가 친구들이랑 노래 맞추기 게임을 할 때처럼, AI도 음악의 규칙과 패턴을 배우는 거예요. 그리고 나서 자기만의 방식으로 새로운 곡을 만들어내는 거죠. 신기하지 않나요? 🤯

자, 이제 본격적으로 딥러닝 기반 음악 생성 모델을 구현해볼 텐데요. 준비되셨나요? 여러분의 노트북이나 컴퓨터를 꺼내세요. 우리는 지금부터 코딩의 세계로 빠져들 거예요! 🖥️

🛠️ 딥러닝 음악 생성기 만들기: 시작해볼까요?

자, 이제 진짜 시작이에요! 우리의 목표는 간단해요. 딥러닝 모델을 만들어서 새로운 음악을 생성하는 거죠. 어떻게 하냐고요? 차근차근 설명해드릴게요!

1단계: 환경 설정하기

먼저, 우리에게 필요한 도구들을 준비해야 해요. 파이썬(Python)을 사용할 거예요. 왜냐고요? 파이썬은 딥러닝 프로젝트에 딱이거든요! 게다가 음악 처리를 위한 라이브러리들도 많이 있어서 편리해요.

필요한 라이브러리들은 다음과 같아요:

• TensorFlow (딥러닝 프레임워크)
• Keras (TensorFlow 위에서 동작하는 고수준 API)
• Music21 (음악 및 음표 처리 라이브러리)
• Numpy (수치 계산 라이브러리)
• Matplotlib (시각화 라이브러리)

이 라이브러리들을 설치하려면, 터미널이나 명령 프롬프트에서 다음 명령어를 입력하세요:

pip install tensorflow keras music21 numpy matplotlib
  

설치가 완료되면, 우리의 음악 생성 여정을 위한 준비는 끝난 거예요! 🎉

2단계: 데이터 준비하기

AI가 음악을 만들려면 뭐가 필요할까요? 바로 많은 음악 데이터예요! 우리는 MIDI 파일을 사용할 거예요. MIDI 파일은 음악의 노트, 박자, 악기 등의 정보를 담고 있어서 딥러닝 모델이 학습하기 좋아요.

어디서 MIDI 파일을 구할 수 있냐고요? 여러 곳에서 구할 수 있어요:

• 클래식 음악 MIDI 아카이브
• 팝송 MIDI 데이터베이스
• 자신이 직접 만든 MIDI 파일

데이터를 모았다면, 이제 이 데이터를 우리 모델이 이해할 수 있는 형태로 바꿔줘야 해요. 이 과정을 '전처리'라고 해요. 음악 데이터를 숫자로 바꾸는 거죠!

자, 이제 코드를 통해 MIDI 파일을 처리해볼까요?

import glob
import numpy as np
from music21 import converter, instrument, note, chord

def get_notes():
    notes = []
    for file in glob.glob("path/to/your/midi/files/*.mid"):
        midi = converter.parse(file)
        notes_to_parse = None
        try:
            s2 = instrument.partitionByInstrument(midi)
            notes_to_parse = s2.parts[0].recurse() 
        except:
            notes_to_parse = midi.flat.notes
        
        for element in notes_to_parse:
            if isinstance(element, note.Note):
                notes.append(str(element.pitch))
            elif isinstance(element, chord.Chord):
                notes.append('.'.join(str(n) for n in element.normalOrder))
    
    return notes

notes = get_notes()
  

우와! 이 코드가 하는 일이 뭔지 알아요? MIDI 파일에서 음표와 화음 정보를 추출해서 리스트로 만들어주는 거예요. 이렇게 하면 우리 AI가 음악의 구조를 이해하기 쉬워져요.

3단계: 모델 만들기

이제 진짜 재미있는 부분이에요! 우리만의 AI 작곡가를 만들 시간이에요. 우리는 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 사용할 거예요. LSTM이 뭐냐고요? 음악처럼 순서가 중요한 데이터를 학습하는 데 특화된 신경망 구조예요.

모델 구조는 이렇게 될 거예요:

• 입력 레이어
• LSTM 레이어 (여러 개)
• Dropout 레이어 (과적합 방지)
• Dense 레이어 (출력)

자, 이제 코드로 모델을 만들어볼까요?

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM, Activation

def create_model(network_input, n_vocab):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(
        512,
        input_shape=(network_input.shape[1], network_input.shape[2]),
        return_sequences=True
    ))
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(LSTM(512, return_sequences=True))
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(LSTM(512))
    model.add(Dense(256))
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(Dense(n_vocab))
    model.add(Activation('softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')

    return model

model = create_model(network_input, n_vocab)
  

우와! 이게 바로 우리의 AI 작곡가예요. 어떤가요? 복잡해 보이나요? 걱정 마세요. 이 모델은 음악의 패턴을 학습하고, 새로운 음악을 만들어내는 데 최적화되어 있어요.

4단계: 모델 학습시키기

자, 이제 우리의 AI 작곡가를 교육시킬 시간이에요! 이 과정을 '학습'이라고 해요. 모델에게 우리가 준비한 음악 데이터를 보여주면서 "이런 게 음악이야!"라고 가르치는 거죠.

학습 과정은 이렇게 진행돼요:

1. 준비된 데이터를 모델에 입력해요.
2. 모델이 예측한 결과와 실제 데이터를 비교해요.
3. 차이(오차)를 계산하고, 이를 줄이는 방향으로 모델을 조정해요.
4. 이 과정을 여러 번 반복해요.

코드로 표현하면 이렇게 돼요:

def train_model(model, network_input, network_output):
    filepath = "weights-improvement-{epoch:02d}-{loss:.4f}-bigger.hdf5"
    checkpoint = ModelCheckpoint(
        filepath,
        monitor='loss',
        verbose=0,
        save_best_only=True,
        mode='min'
    )
    callbacks_list = [checkpoint]

    model.fit(network_input, network_output, epochs=200, batch_size=64, callbacks=callbacks_list)

train_model(model, network_input, network_output)
  

우와! 이제 우리의 AI 작곡가가 열심히 공부하고 있어요. 마치 음악 학교에 다니는 것처럼요! 🎓

학습이 끝나면, 우리 모델은 음악의 패턴과 구조를 이해하게 될 거예요. 그럼 이제 새로운 음악을 만들어낼 준비가 된 거죠!

5단계: 음악 생성하기

드디어 기다리던 순간이 왔어요! 우리의 AI 작곡가가 첫 곡을 만들 시간이에요. 어떤 음악이 나올지 정말 기대되지 않나요? 😆

음악을 생성하는 과정은 이렇게 진행돼요:

1. 시작 패턴을 선택해요 (랜덤하게 또는 우리가 직접 정해줄 수 있어요).
2. 모델에게 "다음에 올 음표는 뭘까?"라고 물어봐요.
3. 모델이 예측한 음표를 기록해요.
4. 이 과정을 원하는 길이만큼 반복해요.
5. 생성된 음표 시퀀스를 MIDI 파일로 변환해요.

자, 이제 코드로 음악을 만들어볼까요?

def generate_notes(model, network_input, pitchnames, n_vocab):
    start = np.random.randint(0, len(network_input)-1)
    int_to_note = dict((number, note) for number, note in enumerate(pitchnames))
    pattern = network_input[start]
    prediction_output = []

    for note_index in range(500):
        prediction_input = np.reshape(pattern, (1, len(pattern), 1))
        prediction_input = prediction_input / float(n_vocab)
        prediction = model.predict(prediction_input, verbose=0)
        index = np.argmax(prediction)
        result = int_to_note[index]
        prediction_output.append(result)
        pattern = np.append(pattern, index)
        pattern = pattern[1:len(pattern)]

    return prediction_output

def create_midi(prediction_output):
    offset = 0
    output_notes = []

    for pattern in prediction_output:
        if ('.' in pattern) or pattern.isdigit():
            notes_in_chord = pattern.split('.')
            notes = []
            for current_note in notes_in_chord:
                new_note = note.Note(int(current_note))
                new_note.storedInstrument = instrument.Piano()
                notes.append(new_note)
            new_chord = chord.Chord(notes)
            new_chord.offset = offset
            output_notes.append(new_chord)
        else:
            new_note = note.Note(pattern)
            new_note.offset = offset
            new_note.storedInstrument = instrument.Piano()
            output_notes.append(new_note)

        offset += 0.5

    midi_stream = stream.Stream(output_notes)
    midi_stream.write('midi', fp='test_output.mid')

generated_notes = generate_notes(model, network_input, pitchnames, n_vocab)
create_midi(generated_notes)
  

짜잔! 🎉 우리의 AI 작곡가가 첫 곡을 만들었어요! 'test_output.mid' 파일을 열어서 들어보세요. 어떤가요? 좀 어색한가요? 아니면 의외로 괜찮나요?

🚀 더 나아가기: 모델 개선하기

우리가 만든 AI 작곡가가 꽤 괜찮은 음악을 만들어냈죠? 하지만 여기서 멈추면 안 돼요! 더 좋은 음악을 만들기 위해 우리의 모델을 개선할 수 있는 방법들이 있어요.

1. 데이터 다양화하기

AI도 다양한 경험이 필요해요. 더 많은 장르, 더 다양한 아티스트의 음악을 학습시켜보는 건 어떨까요? 클래식, 재즈, 팝, 록 등 다양한 장르의 MIDI 파일을 수집해서 학습시켜보세요. 마치 재능넷에서 다양한 음악 재능을 만나는 것처럼, 우리의 AI도 다양한 음악을 경험하게 되는 거죠!

2. 모델 구조 실험하기

우리가 만든 모델 구조는 시작일 뿐이에요. LSTM 레이어의 수를 늘리거나 줄여보고, 각 레이어의 뉴런 수를 조정해보세요. 또 다른 종류의 레이어를 추가해볼 수도 있어요. 예를 들어, Bidirectional LSTM이나 Attention 메커니즘을 사용해볼 수 있죠.

from keras.layers import Bidirectional

model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(512, return_sequences=True), input_shape=(network_input.shape[1], network_input.shape[2])))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Bidirectional(LSTM(512, return_sequences=True)))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Bidirectional(LSTM(512)))
model.add(Dense(256))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(n_vocab))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')
  

이렇게 Bidirectional LSTM을 사용하면, 모델이 음악의 앞뒤 맥락을 더 잘 이해할 수 있어요. 마치 작곡가가 곡의 전체적인 흐름을 고려하면서 작곡하는 것처럼요!

3. 하이퍼파라미터 튜닝하기

모델의 성능은 하이퍼파라미터에 따라 크게 달라질 수 있어요. 배치 크기, 학습률, 에포크 수 등을 조정해보세요. 케라스의 KerasTuner를 사용하면 이 과정을 자동화할 수 있어요.

import keras_tuner as kt

def model_builder(hp):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(
        hp.Int('lstm_units', min_value=32, max_value=512, step=32),
        input_shape=(network_input.shape[1], network_input.shape[2]),
        return_sequences=True
    ))
    model.add(Dropout(hp.Float('dropout', min_value=0.0, max_value=0.5, step=0.1)))
    model.add(LSTM(hp.Int('lstm_units_2', min_value=32, max_value=512, step=32)))
    model.add(Dense(n_vocab))
    model.add(Activation('softmax'))
    
    model.compile(
        optimizer=keras.optimizers.Adam(
            hp.Float('learning_rate', min_value=1e-4, max_value=1e-2, sampling='LOG')
        ),
        loss='categorical_crossentropy'
    )
    
    return model

tuner = kt.Hyperband(
    model_builder,
    objective='val_loss',
    max_epochs=50,
    factor=3,
    directory='my_dir',
    project_name='music_gen'
)

tuner.search(network_input, network_output, epochs=50, validation_split=0.2)

best_hps = tuner.get_best_hyperparameters(num_trials=1)[0]

print(f"""
The hyperparameter search is complete. The optimal number of units in the LSTM layer is {best_hps.get('lstm_units')} and the optimal learning rate for the optimizer is {best_hps.get('learning_rate')}.
""")