[python] 파이썬을 활용한 음악 오토인코더

18 Dec 2023

python

음악 오토인코더는 음악 데이터를 효과적으로 표현하고 생성하기 위한 딥러닝 모델입니다. 이 블로그 게시물에서는 파이썬을 사용하여 음악 오토인코더를 구축하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. 음악 데이터 수집

첫 번째 단계는 음악 데이터를 수집하는 것입니다. MIDI 파일 형식은 음악을 표현하기 위한 표준 포맷으로, 파이썬을 사용하여 MIDI 데이터를 읽고 처리할 수 있습니다. MIDI 파일을 가져와 파싱하는 데는 pretty_midi 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

아래는 pretty_midi 라이브러리를 사용하여 MIDI 파일을 읽고 재생하는 예제 코드입니다.

import pretty_midi

# MIDI 파일 로드
midi_data = pretty_midi.PrettyMIDI('example.mid')

# MIDI 파일 재생
midi_data.fluidsynth()

2. 음악 데이터 전처리

다음으로, 음악 데이터를 오토인코더 모델에 입력할 수 있는 형식으로 변환해야 합니다. 음악 데이터의 시계열적 특성을 보존하면서 효율적으로 표현하기 위해 시계열 데이터 처리 기술 중 하나인 “시퀀스 간단화”를 사용할 수 있습니다. 파이썬의 numpy나 pandas를 사용하여 이러한 변환을 수행할 수 있습니다.

아래는 시퀀스 간단화를 사용하여 MIDI 파일을 시계열 데이터로 변환하는 예제 코드입니다.

import pretty_midi
import numpy as np

# MIDI 파일 로드
midi_data = pretty_midi.PrettyMIDI('example.mid')

# 시퀀스 간단화
resolution = 0.1
piano_roll = midi_data.get_piano_roll(fs=resolution)

# 데이터 정규화
normalized_data = piano_roll / 127.0

# 시계열 데이터로 전환
time_series_data = np.reshape(normalized_data, (1, normalized_data.shape[0], normalized_data.shape[1]))

3. 오토인코더 모델 구축

이제 음악 데이터를 입력으로 받아들이고, 효과적으로 표현할 수 있는 오토인코더 모델을 구축해야 합니다. tensorflow나 keras와 같은 딥러닝 프레임워크를 사용하여 모델을 정의할 수 있습니다. 일반적으로 오토인코더는 인코더와 디코더로 구성되며, 잠재 공간에 효과적으로 표현된 데이터를 디코딩하여 원래의 입력에 가까운 출력을 생성합니다.

아래는 keras를 사용하여 음악 오토인코더 모델을 정의하는 예제 코드입니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 오토인코더 모델 정의
input_shape = (normalized_data.shape[0], normalized_data.shape[1])
encoding_dim = 32

input_data = tf.keras.Input(shape=input_shape)
encoded = layers.Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_data)
decoded = layers.Dense(normalized_data.shape[1], activation='sigmoid')(encoded)

autoencoder = tf.keras.Model(input_data, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

4. 모델 학습 및 음악 생성

마지막으로, 구축한 오토인코더 모델을 학습시키고, 잠재 공간에서 새로운 음악을 생성할 수 있습니다. keras를 사용하여 모델을 학습하고, 잠재 공간에서 샘플링하여 새로운 음악을 생성할 수 있습니다.

아래는 keras를 사용하여 오토인코더 모델을 학습시키고, 새로운 음악을 생성하는 예제 코드입니다.

# 모델 학습
autoencoder.fit(time_series_data, time_series_data, epochs=50, batch_size=128, shuffle=True)

# 새로운 음악 생성
decoded_music = autoencoder.predict(time_series_data)

음악 오토인코더를 구축하고 학습시키는 것은 흥미로운 과정이며, 실제로 새로운 음악을 생성하는 과정은 창의적이고 예술적인 결과를 얻을 수 있는 재미있는 일입니다.

음악 오토인코더에 대한 더 자세한 내용은 링크에서 찾아볼 수 있습니다.