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마르코프 체인과 계층적 클러스터링 기법을 이용한 작곡 기법
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Music Composition Using Markov Chain and Hierarchical Clustering

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
권지용 (연세대학교) 이인권 (연세대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 HCI 2008
발행연도
2008.2
수록면
744 - 748 (5page)

이용수

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연구결과
마르코프 체인과 계층적 클러스터링 기법을 이용한 작곡 기법
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본 논문에서는 주어진 예계 멜로디 데이터를 이용하여 효과적으로 새로운 곡을 작곡하는 시스템을 제안한다. 우리가 제안하는 기법은 k-차원 마르코프 체인을 이용하여 마디 단위의 음악 블록을 합성한다. 한마디 단위를 하나의 마르코프 체인의 상태로 취급할 경우 매우 많은 상태를 고려해야 하므로, 이를 계층적 클러스터링 기법을 통하여 학습이 용이한 정도로 상태를 줄인다. 예계 데이터의 각 음악 블록은 소속된 클러스터 번호의 시퀀스로 대체되어 학습 데이터로 사용된다. 학습된 마르코프 체인의 상태를 전이하면서 각 상태에 해당되는 클러스터의 음악 블록을 랜덤하게 선택하여 합성한다. 학습된 마르코프 체인은 효과적으로 예계 음악과 비슷하면서 새로운 곡을 생성할 수 있었다.
#마르코프 체인 #알고리즘 작곡 #부동성 계산 #계층적 클러스터링(Markov Chain #Algorithmic composition #Dissimilarity computation #Hierarchical clustering)

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안하는 방법
3. 실험 및 결론
참고문헌

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