🎼 Classical Music Creation with Deep Learning

📌 프로젝트 개요

이 프로젝트는 딥러닝 기반 음악 생성 모델을 활용하여 클래식 음악(피아노 곡 중심) 을 자동으로 작곡하는 것을 목표로 합니다.
RNN 계열 모델(LSTM)을 기반으로 MIDI 데이터를 학습시켜, 새로운 음악 시퀀스를 생성합니다.

🚀 주요 기능

• 대규모 클래식 음악 MIDI 데이터셋 학습
• LSTM 기반 시퀀스 모델을 활용한 음악 생성
• 생성된 결과물은 MIDI 파일 및 오디오 파일(WAV/MP3) 로 변환 가능
• 다양한 시드(Seed) 입력을 통해 독창적인 멜로디 생성

📂 데이터셋

• Aria MIDI Dataset (HuggingFace)
• 추가 참고: Kaggle Notebook - Classical Music Generation with LSTM

데이터셋 전처리 과정:

1. MIDI → 음표(Notes) 및 코드(Chords) 파싱
2. 시퀀스 단위로 Tokenization
3. 모델 입력(X) / 출력(y) 시퀀스 생성

🏗️ 모델 아키텍처

본 프로젝트는 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크 기반으로 설계되었습니다.

• Embedding Layer: 음표 시퀀스를 벡터로 매핑
• Stacked LSTM Layers: 시간 의존성을 학습
• Dropout Regularization: 과적합 방지
• Dense Layer + Softmax: 다음 음표 예측

추가적으로, Temperature Sampling 기법을 적용하여 다양한 곡 스타일을 생성할 수 있습니다.

⚙️ 설치 및 실행 방법

1️⃣ 환경 세팅

git clone https://github.com/yourusername/classical-music-creation.git
cd classical-music-creation

# 가상환경 생성
python -m venv venv
source venv/bin/activate   # Mac/Linux
venv\\Scripts\\activate      # Windows

# 필수 라이브러리 설치
pip install -r requirements.txt

2️⃣ 학습 데이터 준비

# 데이터셋 다운로드 (예시)
wget https://huggingface.co/datasets/loubb/aria-midi -O data/aria-midi

3️⃣ 모델 학습

python train.py --epochs 100 --batch_size 64 --save_dir checkpoints/

4️⃣ 음악 생성

python generate.py --checkpoint checkpoints/model.h5 --output generated_song.mid

🎧 데모 결과물

생성된 음악은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다:

• SoundCloud Demo #1
• SoundCloud Demo #2
• SoundCloud Demo #3

📊 프로젝트 구조

classical-music-creation/
│── data/                # MIDI 데이터셋
│── notebooks/           # 실험용 Jupyter 노트북
│── src/                 
│   ├── preprocess.py    # 데이터 전처리
│   ├── model.py         # 모델 정의 (LSTM)
│   ├── train.py         # 학습 스크립트
│   ├── generate.py      # 음악 생성 스크립트
│── checkpoints/         # 학습된 모델 가중치
│── requirements.txt     # 라이브러리 목록
│── README.md

📌 참고 자료

• Kaggle Notebook: Classical Music Generation with LSTM
• HuggingFace Dataset: Aria MIDI
• SoundCloud Demo Results