AWS DeepComposer 정식 출시 – 기계학습 기반 연주 서비스

기계 학습을 시작하기 위한 창의적인 도구인 AWS DeepComposer가 AWS re:Invent 2019에서 평가판으로 출시되었습니다. 오늘 DeepComposer가 모든 AWS 고객에게 제공되고, 새로운 기능을 포함하여 확장되었음을 알려드립니다.

AWS DeepComposer 기본 안내
AWS DeepComposer를 한 번도 사용해보지 않은 분을 위해 시작하는 방법을 알려드립니다.

AWS DeepComposer 콘솔에 로그인합니다.
서비스와 서비스에서 제너레이티브 AI를 사용하는 방법에 대해 알아보십시오.
콘솔의 가상 키보드나 실제 키보드(Amazon.com에서 주문 가능)를 사용하여 짧은 멜로디를 입력합니다.
좋아하는 장르에 맞는 모델을 선택합니다.
이 모델을 사용하여 자신의 곡에 기반한 새로운 리듬의 곡을 생성합니다.
콘솔에서 곡을 재생합니다.
곡을 내보내거나 SoundCloud에서 공유합니다.

이제 새로운 기능에 대해 살펴보겠습니다. 이 기능으로 더욱 쉽게 제너레이티브 AI를 시작할 수 있게 되었습니다.

학습 캡슐
DeepComposer는 Generative Adversarial Networks(GAN, 연구 논문)에서 제공하는 도구로, 신경망 아키텍처가 기존 데이터 세트에서 새로운 샘플을 생성하기 위해 특수 설계하였습니다. GAN은 두 가지 서로 다른 신경망을 서로 대조해서 샘플 입력값을 기반으로 독창적인 디지털 곡을 생성합니다. DeepComposer를 사용하면 GAN 모델을 학습하고 최적화해서 독창적인 음악을 만들 수 있습니다.

지금까지는 GAN에 관한 기술을 배우는 데 관심이 있는 개발자들이 쉽게 시작할 방법이 없었습니다. 기계 학습이나 음악에 대한 지식이 없더라도 도움이 될 수 있도록 중요한 개념과 GAN을 학습하고 평가하는 방법을 소개하는 쉬운 학습 캡슐 컬렉션을 구축하고 있습니다. 여기에는 GAN 모델을 구축하기 위한 단계별 지침과 코드가 있는 실습이 포함됩니다.

GAN에 친숙해지고 나면 자신의 모델을 학습할 수 있게 됩니다!

콘솔 내 학습
이제 기계 학습 코드를 단 한 줄도 작성하지 않고도 DeepComposer 콘솔에서 바로 제너레이티브 모델을 학습할 수 있습니다.

먼저 GAN 아키텍처를 선택합니다.

Hao-Wen Dong, Wen-Yi Hsiao, Li-Chia Yang, Yi-Hsuan Yang이 개발한 MuseGAN(연구 논문, Github): MuseGAN은 음악 생성에 맞게 특수 설계된 아키텍처입니다. MuseGAN의 생성 도구는 음악을 높은 수준으로 표현하기 위한 공유된 네트워크와 각 곡을 생성하는 방법을 배우기 위한 프라이빗 네트워크 시리즈로 구성됩니다.
Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox가 개발한 U-Net(연구 논문, 프로젝트 페이지): U-Net은 이미지 변환 분야에서 매우 큰 성공을 거두었으며(예: 겨울 이미지를 여름 이미지로 변환), 음악 생성에도 사용할 수 있습니다. MuseGAN보다 단순한 아키텍처로 초심자가 이해하기 쉽습니다. 어떤 원리로 작동하는지 궁금하다면 Jupyter 노트북에서 U-Net 아키텍처에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.