인공지능이 15세기 왕실 음악을 현대 공연을 위해 복원합니다.

국립국악원 관현악단은 인공지능(인공지능)의 도움을 받아 15세기에 조선의 왕 세종이 만든 두 개의 잃어버린 궁중음악 작품인 “치화평”과 “취풍향”의 우아한 음악을 부활시켰습니다. 이들 음악 작품은 원래 구비체제로 구성되어 있었으나 구비체제의 구비억제로 인해 음악이 전달되지 않은 이후 “세종실록” 안에 기록된 채로 남아 있었습니다.

지휘자의 지휘봉이 정확한 리듬을 부르자, 17명의 연주자 앙상블이 솜씨 있게 그들의 소리를 조화시켰습니다: 플레이어는 시대를 정하기 위해 장고 드럼을 쳤으며, ajaeng 현악기의 울리는 흔들리는 멜로디는 하늘을 날아 오르기 시작했습니다. 이 연주는 거문고 카르프와 피리 플룻과 같은 악기들의 리듬과 장식적인 소리로 풍부한 테두리를 제공하여 궁중의 오랜 음향 경험을 제공했습니다.

이 놀라운 콘서트는 국립국악원, AI 음악 기업 Creative Minds 및 서강대학교 예술 및 기술학부간의 거의 1년 간의 협력이 결실로 이어졌습니다. Creative Minds는 “치화평”과 “취풍향”의 조화로운 멜로디를 재구성하기 위해 진화 알고리즘을 개발했으며, 16세기 이후로 전승되어온 “본래의” 춤악 “여민락”의 기존 거문고 스코어를 분석의 기초로 활용했습니다. 서강대학교는 역사적인 음악 스코어로 AI를 훈련시키기 위해 딥 러닝 기술을 적용함으로써 피리와 거문고와 같은 악기를 위한 멜로디를 완성시키는데 기여했습니다.

고대 음악을 복원하기 위한 전통적인 노력들은 역사적으로 성급된 연주 상세 정보가 부족하여 주관성에 비판을 받았습니다. 그러나 AI 접근법은 객관적인 복원을 약속합니다. 사람이 수개월이 걸릴 작업을 AI는 하루만에 성취했으며, 뛰어난 효율성으로 소리 음높이의 변화를 보여주었습니다.

두 가지 AI 기술은 각각 다른 음악 버전을 제작했으며, 딥 러닝 복원은 일반적으로 전통적인 한국 음계에 더 가까워 더 높은 충실도 때문에 연주자에 의한 덜 수정이 필요했습니다. 거문고 연주자인 고보석은 진화 알고리즘 버전이 음높이에 약간의 문제를 가지고 있지만 전통적인 장식 기법을 적용하여 전반적인 공연을 개선시킴으로써 성능을 향상시켰습니다.

AI 복원 기술이 잠재력을 보여주는 가운데 서강대학교의 정다샘 교수와 같은 교수들은 한국 전통 음악의 유산을 연장하는 새로운 조합의 물결을 상상합니다. 한국 음악 작곡가인 심영섭은 그러한 음악의 수학적 표현이 국악인 한국의 전통 음악 장르의 다양화에 기여할 것으로 예측합니다.

중요한 질문과 답변:

1. “치화평”과 “취풍향” 음악 작품의 역사적 및 문화적 의의는 무엇인가요?
이 음악 작품들은 15세기에 만들어진 것이며 문화, 과학 및 기술 발전을 촉진하는 것으로 인정받는 한국의 주요 역사적 인물인 세종왕에 의해 작곡되었습니다. 그들이 작품은 글자로만 보존되어 있었고, 그들의 부활은 한국 문화 유산의 일부를 되찾아오게 합니다.

2. AI가 고대 음악을 복원하는 데 기여하는 방법은 무엇인가요?
AI는 알고리즘과 딥 러닝을 사용하여 기존 음악 스코어를 분석하고 잃어버린 멜로디를 재현합니다. 이 기술은 수세기 전에 연주된 음과 리듬을 재구성할 수 있으며, 역사적 문서에서 제공되지 않는 누락된 정보를 효과적으로 채워 넣을 수 있습니다.

3. AI를 사용한 음악 복원 및 작곡의 현대적 인과는 무엇인가요?
AI를 사용하여 음악을 복원하면 잃어버린 유산 예술을 발견하고 새로운 작품을 영향을 줄 수 있는 가능성을 열 수 있습니다. 기술을 통해 역사를 보존하고 고대 문화 표현을 현대적인 방식으로 경험할 수 있는 새로운 방법을 제공합니다.

주요 도전이나 논란점:
역사적인 음악을 재현할 때 인공지능을 사용할 때 인증성과 문화적 무결성에 대한 의문이 제기될 수 있습니다. AI 복원은 불완전한 정보를 해석하는 알고리즘을 기반으로 하기 때문에 역사적 성능 관행의 세부 사항을 완전히 포착하지 못할 수 있습니다.

장단점:

장점:
효율성: AI는 인간 연구자보다 빠르게 데이터를 처리하고 분석할 수 있어 복원 과정이 빨라집니다.
객관성: AI는 고대 스코어의 주관적 해석을 최소화하여 제공된 데이터를 기반으로 한 더 표준화된 해석을 제공할 수 있습니다.
보존 및 발견: 쉬울 수 없는 음악 유산의 일부의 접근을 제공하여 새로운 작품과 문화적 감상을 영감을 주고자대기도 합니다.

단점:
문화적 민감성: AI가 포착하지 못하는 음악적 요소가 있을 수 있습니다.
기술에 대한 지나친 의존: 인간의 전문 지식과 해석은 역사적인 음악의 성능에서 중요한 역할을 합니다. AI에 대한 지나친 의존은 이 측면을 약화시킬 수 있습니다.

관련 링크:
이곳에서 관련 정보를 살펴볼 수 있습니다:
국립국악원: 한국 전통 음악인 국악을 보전하고 홍보하는 주요 기관.
서강대학교: 한국의 주요 연구 및 문과 대학 중 하나로 이 프로젝트에 참여한 인공지능 기술 적용에 관여합니다.

The source of the article is from the blog revistatenerife.com

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