기술 세부내용본 발명은, 학습을 이용한 신경망 기반의 음악 자동 생성 장치에 있어서, 복수의 음악 데이터를 각각
인코딩하여, 상기 음악 데이터에 대한 시간 흐름별 음 벡터 성분을 정의한 정답 음악 행렬을 개별 생성하는 인코
딩부와, 무작위의 단일의 노이즈 음 벡터를 제1 신경망에 입력받아 상기 정답 음악 행렬과 동일 사이즈의 가상
음악 행렬을 생성하는 생성부와, 생성된 복수의 정답 음악 행렬 및 복수의 가상 음악 행렬을 제2 신경망에 각각
입력받아 입력된 해당 행렬이 정답 또는 가상 음악 행렬인지를 개별 분류하는 분류부, 및 상기 정답 음악 행렬의
분류 정확도가 제1 기준값 이상이고 상기 가상 음악 행렬의 분류 정확도가 상기 제1 기준값보다 낮은 제2 기준값
미만인 조건을 만족할 때까지, 상기 제1 신경망과 제2 신경망을 각각 학습시키는 제어부를 포함하며, 상기 생성
부는, 학습이 완료된 후, 소정의 무작위 노이즈 음 벡터가 입력되면 실제 음악 수준의 소정 음악 행렬을 생성하
여 출력하는 신경망 기반의 음악 자동 생성 장치를 제공한다.
본 발명에 따르면, 기존 음악 데이터들의 신경망 학습을 기반으로 일정 수준 이상의 음악을 자동으로 작곡하여
제공할 수 있음은 물론 전문 작곡가 없이도 새로운 음악을 빠르고 용이하게 작곡할 수 있는 이점을 제공한다.
