| 번호 | 청구항 |
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| 1 | 곡의 음표와 마디 수준에서 임베딩하여 곡을 생성하는 곡 생성 방법에 있어서,곡을 텍스트 데이터로 변환하는 단계;상기 텍스트 데이터를 이용하여 음표와 쉼표를 기본 단위로 하는 음표 임베딩과 곡의 마디를 기본 단위로 하는 마디 임베딩을 통해 수치 데이터로 변환하여 인공신경망으로 학습하는 단계; 및상기 학습된 인공신경망을 이용하여 곡을 생성하는 단계를 포함하되,상기 학습하는 단계는음표와 쉼표를 기본 단위로 음의 길이와 높이, 그리고 쉼표의 길이를 밀집 벡터로 생성하는 상기 음표 임베딩과 마디를 구성하고 있는 모든 음표와 쉼표의 종류와 길이에 따라서 하나의 마디를 하나의 밀집 벡터로 생성하는 상기 마디 임베딩을 통해 상기 인공신경망으로 학습하며, 상기 음표 임베딩에서 임베딩 벡터간의 연산이 가능한 상기 밀집 벡터를 생성하여 곡에서 표현하고자 하는 음표의 수보다 적은 차원의 벡터로 학습에 사용되는 모든 음표를 표현하는 것을 특징으로 하는, 곡 생성 방법. |
| 2 | 제1항에 있어서,상기 변환하는 단계는곡의 미디 파일 내의 음표, 쉼표, 음표 또는 쉼표의 길이, 박자 등의 음악 데이터를 추출하여 텍스트 데이터로 변환하거나, 곡의 악보를 통해 변환된 변환 파일로부터 상기 텍스트 데이터로 변환하거나, 곡의 악보 파일로부터 상기 텍스트 데이터로 변환하는, 곡 생성 방법. |
| 3 | 삭제 |
| 4 | 삭제 |
| 5 | 삭제 |
| 6 | 제1항에 있어서,상기 학습하는 단계는상기 변환하는 단계에서 마디를 기준으로 곡을 상기 텍스트 데이터로 변환되도록 전처리하는 단계;상기 텍스트 데이터로 변환된 학습용 데이터로부터 각각의 마디에 대해서 인덱스를 부여하고, 마디로 구성된 단어 사전을 생성하는 단계; 및딥러닝 프레임워크인 임베딩 레이어를 이용하여 각 마디를 상기 밀집 벡터로 변환하는 단계를 이용하여 상기 마디 임베딩을 수행하는, 곡 생성 방법. |
| 7 | 곡의 음표와 마디 수준에서 임베딩하여 곡을 생성하는 곡 생성 시스템에 있어서,곡을 텍스트 데이터로 변환하는 변환부; 상기 텍스트 데이터를 이용하여 음표와 쉼표를 기본 단위로 하는 음표 임베딩과 곡의 마디를 기본 단위로 하는 마디 임베딩을 통해 수치 데이터로 변환하여 인공신경망으로 학습하는 학습부; 및상기 학습된 인공신경망을 이용하여 곡을 생성하는 생성부를 포함하되,상기 학습부는음표와 쉼표를 기본 단위로 음의 길이와 높이, 그리고 쉼표의 길이를 밀집 벡터로 생성하는 상기 음표 임베딩과 마디를 구성하고 있는 모든 음표와 쉼표의 종류와 길이에 따라서 하나의 마디를 하나의 밀집 벡터로 생성하는 상기 마디 임베딩을 통해 상기 인공신경망으로 학습하며, 상기 음표 임베딩에서 임베딩 벡터간의 연산이 가능한 상기 밀집 벡터를 생성하여 곡에서 표현하고자 하는 음표의 수보다 적은 차원의 벡터로 학습에 사용되는 모든 음표를 표현하는 것을 특징으로 하는, 곡 생성 시스템. |
| 8 | 제7항에 있어서,상기 변환부는곡의 미디 파일 내의 음표, 쉼표, 음표 또는 쉼표의 길이, 박자 등의 음악 데이터를 추출하여 텍스트 데이터로 변환하거나, 곡의 악보를 통해 변환된 변환 파일로부터 상기 텍스트 데이터로 변환하거나, 곡의 악보 파일로부터 상기 텍스트 데이터로 변환하는, 곡 생성 시스템. |
| 9 | 삭제 |
| 10 | 삭제 |
| 11 | 삭제 |
| 12 | 제7항에 있어서,상기 학습부는상기 변환하는 단계에서 마디를 기준으로 곡이 상기 텍스트 데이터로 변환되도록 전처리하고, 상기 텍스트 데이터로 변환된 학습용 데이터로부터 각각의 마디에 대해서 인덱스를 부여하여 마디로 구성된 단어 사전을 생성하며, 딥러닝 프레임워크인 임베딩 레이어를 이용하여 각 마디를 상기 밀집 벡터로 변환하여 상기 마디 임베딩을 수행하는 것을 특징으로 하는, 곡 생성 시스템. |