음악과 인공지능 발전의 적절한 조화?
안녕하세요 HELLOCHORD 입니다. 앞으로 4차 산업 혁명이 발전되면서 인공지능은 더욱 더 우리 산업에 많은 침투를 할 예정입니다. 이로 인해 많은 사람들이 일자리를 잃을 것으로 전망되며 특히 음악가도 거기서 자유롭지 못할 것입니다.
음악과 인공지능은 많은 연결성을 가지고 있는데요. 음악은 인간이 만든 경이로운 예술 중 하나로서 감정을 전달하고 표현하는데 아주 중요한 역할을 하는 예술입니다. 한편 반대로 인공지능 기술은 컴퓨터 프로그램을 통해 인간의 사고력을 모방하거나, 인간의 결정을 돕는 기술을 의미하기도 하죠.
따라서 인공지능 산업은 음악을 확실하게 이해하고 분석할 수 있으며, 음악을 만들고 작곡해내며 변환, 편곡하는 등 다양한 방면에서 아주 다양하게 활용될 수 있는게 바로 인공지능 입니다. 예를 들어, 딥러닝을 확실하게 활용하여 인공지능이 음악의 3요소라고 불리우는 화성,멜로디,리듬을 다양하게 조합하여 생성해 낸다거나, 음악 추천 시스템을 통해 사용자에게 맞는 음악을 추천하는 등의 기술이 확실하게 개발되었습니다.
또한, 음악 산업에서는 인공지능을 활용하여 음악의 저작권 관리, 그리고 음원 검색과 인식 음악 재생등의 분야에서 아주 많은 혁신을 이루고 있는데요. 이러한 이유로 음악과 인공지능은 서로 아주 긴밀한 관계를 맺고 있으며 앞으로 더욱 더 발전할 수 있는 길이 열릴 것이라고 보고 있습니다.
AI와 음악은 어떻게 발전해 왔을까?
음악과 인공지능의 발전은 음악산업계에 상당히 큰 변화를 가져왔습니다. 특히 그 중에서도 가장 큰 영향을 미친 것은 바로 음악 제작과 음악 소비에 대한 변화입니다. 최근 유튜브에 아주 다양한 플레이리스트를 본적이 있으실텐데요. 바로 그거죠!
AI 기술은 현재 무지막지한 발전을 거쳐 음악의 3요소인 화성,멜로디,리듬을 분석하고 작곡 및 작사까지도 할 수 있습니다. 또한 이를 이용해 현재는 많은 기업에서 투자하려고 하고 도움을 받으려고 하고 있습니다. 예를 들면 인공지능을 이용해 음악의 곡조나 분위기를 자동으로 확실하게 분석하고, 이를 기반으로 음악을 확실하게 생성해내는 시스템들도 개발되고 있습니다. 이를 통해서 음악작곡가나 프로듀서, 트랙메이커들은 더 많은 아이디어와 자신이 생각하지 못한 창의적인 음악을 더 다양하게 만들어 낼 수 있게 되었죠.
또한, 현재의 시대는 음악 추천 시스템을 통해 인공지능이 사용자의 취향을 분석 및 수집 하고, 그에 맞는 아주 다양한 글로벌의 음악을 추천해 주기 때문에, 음악 소비 방식이 예전에 비해서 사실상 180도 이상 변화했습니다. 이전에는 음반 구입 또는 앨범 구매, 음원 구매나 라디오에서 흘러나오는 음악 등으로 음악을 소비하고 청취했지만, 지금은 스포티파이나 타이달, 멜론을 비롯한 스트리밍 서비스를 통해 개인의 취향에 맞는 음악을 간편하게 소비하고 청취할 수 있게 되었습니다. 이는 음악산업에서 넌무나도 큰 변화를 가져왔으며, 음악 스트리밍 서비스가 전 세계적으로 폭발적인 성장을 하는 데 큰 역할을 한 가장 큰 이유 중 하나입니다.
또한 인공지능은 음악의 저작권 관리와 음원 검색 및 인식, 음악 재생 등 아주 다양한 분야에서 활용되어 음악 산업 전반에서 아주 혁신적인 변화를 여기저기서 가져오고 있는 상황입니다. 이러한 변화들은 음악산업에서 새로운 기회와 도전을 확실하게 제시하고 앞으로 더 많은 발전이 예상되기도 합니다.
음악과 인공지능의 문제 : 딥러닝
여기서 빠질 수 없는 기술이 있습니다. 바로 딥러닝 기술입니다. 가장 대표적인 방법이 바로 딥러닝을 사용한 작곡효과 입니다.
딥러닝을 이용한 음악생성은 크게 두가지의 방향으로 나눌 수 있습니다. 하나는 학습 데이터셋으로부터 아주 새로운 음악을 생성하는 방식이며, 다른 하나는 일련의 음표 또는 악보 등을 입력받아서 이를 기반으로 완전하게 새로운 음악을 생성하는 방식이죠.
첫번째 방식은 딥러닝 모델이 학습 데이터셋을 기반으로 아예 이 세상에 없던 음악을 생성하는 방식입니다. 예를 들자면 딥러닝 모델이 뮤지션들이 연주한 데이터를 빅데이터 능력으로 종합해 이를 다채롭게 조합해 냅니다. 그리고 이를 기반으로 아예 새로운 음악을 만들어 낼 수 있습니다. 이는 이미 엄청나게 많은 기업에서 투자 및 연구를 진행하고 있는 방식이죠.
두번째 방식은 입력받은 다양한 음표와 쉼표, 리듬과 화성을 가지고 이를 딥러닝으로 돌려 새로운 음악을 만들어내는 방식입니다. 이 방식은 프로듀서나 작곡가들이 음악에 대한 아이디어를 더욱 더 효과적으로 구현할 수 있는 도구로 새롭게 활용되곤 합니다. 예를 들어보자면, 작곡가가 입력한 몇 개의 음표나 악보를 딥러닝 모델에 입력해보면, 모델이 이를 확실하게 이해하고 더욱 창의적인 음악을 표현해 낼 수 있습니다. 음악이라는건 결국 누가 더 창의적이냐의 싸움이기 때문이죠.
딥러닝을 이용한 음악 생성은 앞으로도 더욱 더 창의적으로 만들어내기 위한 시도를 일삼을 것으로 보여집니다. 그리고 더욱 더 많은 발전이 예상되기도 하죠.
AI가 음악 산업에 미치는 영향은?
AI가 음악산업에 미치는 영향은 솔직히 아주 무지막지 할거라고 생각합니다.
- 음악 제작 분야에서의 AI활용이 폭발적으로 증가 예상
- AI 기술을 활용한 음악 분류 그리고 추천시스템의 폭발적인 증가
- AI 기술을 활용한 음악교육 분야의 발전
이러한 세가지의 이유말고도 더욱 더 많이 있겠지만 이러한 이유들이 아마 음악산업에 AI 가 침투하는데 큰 공헌을 할 것으로 보여집니다.
