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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전명준 (동국대학교) 김준 (동국대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
375 - 381 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2021.22.3.375

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기존의 컴퓨터를 이용한 알고리즘 작곡 사용자 제작 환경들은 일정 수준의 코딩이나 프로그래밍을 거쳐 선언된 변인을 기반으로 사전정의된 함수들을 이용하여 계산된 데이터를 기다려야 사용할 수 있어, 실시간으로 알고리즘 작곡을 통한 작품 제작에 어려움이 있다. OpenAI의 Jukebox를 통해 실시간으로 녹음된 오디오 데이터를 이용하여 알고리즘 작곡이 가능하며 Max/MSP와 같은 인터랙티브 미디어아트 제작환경에서 다양하게 사용되는 프로그램과의 유기적인 결합이 이루어질 경우 최소한의 개입으로 우연성에 의한 실시간 알고리즘 멀티미디어 작품의 제작이 가능해진다.
#알고리즘작곡 #컴퓨터음악 #OpenAI Jukebox #Max/MSP #Algorithmic composition #Computer music

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 적용 예시
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Introducing Amazon DeepComposerTM google schola Common Music GRACE (Graphic Real-time Algorithmic Composition Environment) google schola Vasquez, Sean / 2019 / Melnet: A generative model for audio in the frequency domain / arXiv preprint arXiv:1906.01083 :1 google schola Understanding LSTM Networks google schola Van den Oord, Aaron / 2017 / Advances in Neural Information Processing Systems google schola

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