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16/09/30 10:24
요새는 확실히 잘 만지는 사람이 곡 뽑으면 진짜 보컬 같이 들리더라고요.
4세대 보컬로이드 Fukase 곡인데, 목소리 제공한 SEKAI NO OWARI 보컬 후카세가 직접 부른 느낌이 날 정도라 깜짝 놀랐습니다. https://youtu.be/M60bNWB0Nxo
16/09/30 10:29
넵. 저도 조심해서 기계치곤을 붙인거고, 사실은 조교 잘하는 사람이 4세대 잡은 곡은 진짜 엄청 놀라울 정도입니다. 그냥 보컬로이드가 부른게 제일 마음에 드는 곡도 있고요...옛날에는 보컬이 부른 노래에서 감정이 안느껴졌는데, 지금은 느껴지더라구요?! 더 발전하면 진짜 가수급 될거같더군요.
16/09/30 12:11
후카세는 생각보다 별로네요^^;; 수십년됬지만 전 샘플링으로 혹은 곡샘플해서 감정나오게 작곡하는거보면 정말 들을때마다 신기합니다 덜덜. 어떤 원리인지 모르겠지만 일단 샘플링처럼 원본이있으니 보컬로이드하고 전 그닥 더 신기하진 않네요^^;
16/09/30 10:16
그래미 어워드에 '인공지능 음악상' 분야가 추가될지도...
사실, 음악이라는 분야가 생각 이상으로 수학적인 면이 강하기 때문에, 미술보다 더 정복하기 쉬운 분야일수도 있습니다.
16/09/30 11:08
약인공지능 수준에서는 분야 불문하고 기존 재료를 잘 섞는 수준까지밖에 안 됩니다.
제 생각에는 구글에서 작정하고 매달리면 넉넉잡고 5년안에 클리셰 범벅인 막장드라마 작성기계 정도는 만들 수 있을 것 같네요.
16/09/30 10:37
사실 진작에 기존 창작물 패턴 학습, 조합해서 만들어내는 수준이 됐죠. 그 대상이 단순한 대상이 아니라 시, 그림, 음악 뭐 이런 복잡한 물건들로 안정적으로 확대되면서 놀라는 중이고.. 그래도 완전히 새로운 패턴창조는 못하고 있으니 특이점은 멀었군요 크
16/09/30 10:39
데이터베이스에서 패턴의 패턴의 패턴의 패턴의 패턴의 패턴의 패턴... 쯤 막 이어지면 새로운 패턴의 느낌이 나지 않을까 싶네요.
음악은 그 뭐시냐 화성이 수학적이다보니... 금방 만들어낼 수 있을 것 같습니다.
16/09/30 10:40
대세는 멜로디 메이킹보다 편곡능력으로 흐르는 편이고.. 아직까지는 사람이 비벼볼만하지 않나 싶네요.
앞으로 수년안에 알파뮤직이 나올지도 모르겠네요.
16/09/30 12:30
인공지능 연구에 돈을 대는 투자자들이죠.
인공지능 연구를 인공지능이 하는 시대가 와도, 거기 드는 비용을 대는 투자자들은 그걸로 돈을 벌겠죠? 크크크... 결국 인공지능은 그 투자자들의 입맛에 맞는 물건으로 만들어질겁니다?
16/09/30 12:49
아시겠지만 우리 공돌이들이 돈이 없어서 굽신대는거지, 결정적 순간이 되면 결국 '나 하고 싶은 거 할 거다!!!!' 라는 족속이라, 특이점을 도래시키는 공돌이-제로 가 맘 먹고 질러버릴 수도 있습니다??
16/09/30 11:12
음악은 원래 화성이라는게 있어서 계산되는게 상당히 많죠.
대중음악보다 차라리 클래식 분야에 도전하는게 더 완성도 높을 것 같은데요. 어설픈 작곡가들 보다는 인공지능이 더 잘할 가능성은 충분하다고 봅니다. 하지만 곡에 대한 해석능력을 과연 인공지능이 얼마나 접근 가능할지 모르겠습니다. 그나저나 이 노래를 듣고 이루가 가장 위기를 느끼려나...
16/09/30 12:17
생각만큼 빨리는? 절대 못한다고 봅니다. 개인적으론 법전이랑 판례집어넣고 판결문 인공지능으로 만드는게 차라리 더 쉬워보입니다.
자존심의 문제인진 모르겠지만 괜찮은 멜로디 골라서 거기서 영감을 얻어 작곡하는건 지금도 충분히? 가능하고 그런 곡이 나오는건 시간문제라고 생각합니다만, 편곡은 경우의 수가 너무 많고 사람취향도 다양하다보니... 일반인이 어떤 히트곡과 비슷한 나만의 곡을 갖고 싶다! 라는 수요가 많으면 그런 곡을 만드는 프로그램은 향후 나올거같네요 아 팝이 아니라 피아노곡으로 한정한다면 어찌될까요... 그건 저도 궁금하네요 크크. 근데 곡해석이 중요한거라 이쪽분야에 관심있는 피아니스트와 콜라보로 몇년내에 하나 나오지않을까 싶네요
16/09/30 12:35
예술분야가 인공지능으로 해결되기 가장 힘든 난제는, 피드백을 어떤 식으로 반영할 것이냐.. 일겁니다.
예를 들어서, 알파고 같은 경우는 경기의 승패가 그 피드백이었기 때문에, 어떤 판단이 가장 옳은 것인지 찾아가면서, 그 피드백을 근거로 자가학습을 할 수가 있었는데 반해서, 미술작품이나 음악작품의 경우에는, 이 작품이 좋은지 아닌지를 구분하기가 애매하죠. 사람이 만든 소위 히트곡도 개개인에 따라서 호불호가 갈리는데요. 당장 지금도 힙합 좋아하는 사람, 메탈 좋아하는 사람, EDM 좋아하는 사람... 각각 다른데다가, 서로 막 비난하기도 하고 그러잖아요.
16/09/30 14:30
위에 댓글 중에 음악이 수학적이다, 계산적이다 해서 쉽게 정복된다고 하시는 분들이 계시는데요, 저 인공 지능 작곡에는 그런 부분과 관련이 없이 딥러닝의 감(?)으로 하는 부분이 클겁니다. 수학적이라고 생각되지 않은 미술 분야도 비슷한 성과를 내고 있고요.
즉, 인공지능이 음악을 연역적으로 파고 들어서 이뤄낸 성과가 아니라 귀납적 분석으로 이룬 성과입니다.
16/09/30 20:05
짜집기 작곡은 이제 누구나 쉽게 할 수 있는 수준이 될꺼고
누가 아주 좋은 귀가 있어서 그 노래들중에 잘 선별할 수 있냐의 싸움이 될수도 있습니다 생산자가 생산하는게 아니라 소비자가 생산하는 시장?
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