–연주자 실력에 맞춘 AI 기반 악보 시스템 개발
-음악 교육 접근성 확대 및 연주자 실력 향상에 기여할 것으로 기대
글로벌 디지털 악보 거래 플랫폼 운영사 (주)엠피에이지(MPAG)가 KAIST의 MACLab(Music and Audio Computing Lab)과 공동 연구 계약을 체결, ‘연주 난이도 기반 AI 악보 시스템’에 관한 연구를 진행한다.
이번 공동 연구를 통해 엠피에이지와 카이스트 MACLab은 각자의 전문성을 바탕으로 피아노 연주의 난이도를 예측하는 알고리즘 개발 및 데이터 분석에 집중하며, 연주자 실력에 맞춰 난이도를 조정해주는 시스템을 구축할 계획이다.
MACLab은 KAIST 문화기술대학원 소속 남주한 교수가 이끄는 음악 및 오디오 컴퓨팅 연구실로, ▲음악 정보 검색 ▲오디오 신호 처리 ▲음악 연주 및 생성 관련 다양한 음악 인공지능(AI) 연구를 진행해왔다.
악기 연습 시 개인의 수준에 적합한 악보를 제공하는 것은 연주 실력 향상의 핵심 요소다. 엠피에이지와 MACLab은 AI 기술을 활용해 악보의 난이도를 자동 분석, 음악 교육의 접근성을 높이고 연주자의 실력 향상에 실질적 도움을 제공할 예정이다.
특히, 악보를 음표 단위로 분해·디지털화하는 ‘토크나이제이션(tokenization)’ 기술을 적용, 악보 난이도에 따른 음표 배열, 리듬의 복잡성, 테크닉 요구사항 등을 정밀하게 반영함으로써 완성도 높은 기술을 구현한다는 방침이다.
엠피에이지 정인서 대표는 “MACLab과 진행한 연구는 기술 융합의 새로운 가능성을 여는 계기가 될 것”으로 “이번 공동 연구를 통해 AI 기술력을 더욱 강화하고 글로벌 디지털 악보 업계에서 혁신적인 가치를 제공할 계획”이라고 밝혔다.
한편, 엠피에이지는 전 세계 음악 크리에이터와 사용자를 연결하는 글로벌 디지털 악보 거래 플랫폼 ‘마이뮤직시트’, ‘마음만은 피아니스트’, ‘코코로와 뮤지션’을 운영하고 있다. 자체 기업부설연구소 운영을 비롯해 AI 기술 관련 성과를 인정 받아 중소벤처기업부 포스트팁스에 최종 선정됐다.
MPAGE begins joint research with KAIST MACLab
– Development of AI-based music score system tailored to the performer’s skill level
– Expected to contribute to expanding accessibility to music education and improving performer skills
MPAG, a global digital sheet music trading platform operator, has signed a joint research agreement with KAIST’s MACLab (Music and Audio Computing Lab) to conduct research on an ‘AI sheet music system based on performance difficulty.’
Through this joint research, MPAGE and KAIST MACLab will focus on developing algorithms and analyzing data to predict the difficulty of piano performance based on their respective expertise, and plan to build a system that adjusts the difficulty level according to the player's skill level.
MACLab is a music and audio computing laboratory led by Professor Nam Joo-han of the KAIST Graduate School of Culture Technology, and has been conducting various music artificial intelligence (AI) research related to ▲music information retrieval ▲audio signal processing ▲music performance and generation.
Providing sheet music appropriate to an individual’s level when practicing an instrument is a key element in improving performance skills. MPAGE and MACLab will use AI technology to automatically analyze the difficulty of sheet music, increase accessibility to music education, and provide practical help in improving performers’ skills.
In particular, the plan is to implement a highly complete technology by applying the 'tokenization' technology, which breaks down and digitizes the musical score into note units, and precisely reflecting the arrangement of notes according to the difficulty of the musical score, the complexity of the rhythm, and technical requirements.
“The research we conducted with MACLabs will open up new possibilities for technological convergence,” said MPI CEO Jeong In-seo. “Through this joint research, we plan to further strengthen our AI technology and provide innovative value in the global digital sheet music industry.”
Meanwhile, MPIZ operates 'My Music Sheet', 'The Pianist of the Heart', and 'Kokoro and Musician', a global digital sheet music trading platform that connects music creators and users around the world. It was finally selected for Post Tips by the Ministry of SMEs and Startups in recognition of its achievements in AI technology, including its operation of its own corporate research institute.
エンピエイジがKAIST MACLabと共同研究を開始
–演奏者の実力に合わせたAIベースの楽譜システムの開発
– 音楽教育のアクセシビリティの拡大と演奏者の実力向上に貢献すると期待
グローバルデジタル楽譜取引プラットフォーム運営会社（株）エムピーエイジ（MPAG）がKAISTのMACLab（Music and Audio Computing Lab）と共同研究契約を締結し、「演奏難易度ベースのAI楽譜システム」に関する研究を進める。
今回の共同研究を通じて、エンピエイジとカイストMACLabは、それぞれの専門性をもとにピアノ演奏の難易度を予測するアルゴリズム開発やデータ分析に集中し、演奏者の実力に合わせて難易度を調整してくれるシステムを構築する計画だ。
MACLabはKAIST文化技術大学院所属のナムジュハン教授が率いる音楽及びオーディオコンピューティング研究室で、▲音楽情報検索▲オーディオ信号処理▲音楽演奏及び生成関連多様な音楽人工知能(AI)研究を進めてきた。
楽器練習時の個人のレベルに適した楽譜を提供することは、演奏実力向上の重要な要素だ。エンピエイジとMACLabはAI技術を活用して楽譜の難易度を自動分析、音楽教育のアクセシビリティを高め、演奏者の実力向上に実質的な支援を提供する予定だ。
特に、楽譜を音符単位で分解・デジタル化する「トークナイゼーション(tokenization)」技術を適用し、楽譜難易度に応じた音符配列、リズムの複雑性、テクニック要件などを精密に反映することで完成度の高い技術を具現する方針だ。
エンピエイジチョン・インソ代表は「MACLabと進行した研究は技術融合の新たな可能性を開くきっかけになるだろう」として「今回の共同研究を通じてAI技術力をさらに強化し、グローバルデジタル楽譜業界で革新的な価値を提供する計画」と明らかにした。
一方、エンピエイジは、全世界の音楽クリエイターとユーザーをつなぐグローバルデジタル楽譜取引プラットフォーム「マイミュージックシート」、「心だけはピアニスト」、「ココロとミュージシャン」を運営している。自社企業付設研究所運営をはじめ、AI技術関連の成果を認められ、中小ベンチャー企業部ポストチップスに最終選定された。
MPAGE 开始与 KAIST MACLab 联合研究
–开发适合演奏者技能水平的人工智能乐谱系统
– 有望为扩大音乐教育的普及度和提高表演者的技能做出贡献
全球数字乐谱交易平台运营商 MPAG 与 KAIST 的 MACLab（音乐和音频计算实验室）签署了联合研究协议，将对“基于演奏难度的 AI 乐谱系统”进行研究。
通过此次联合研究，MPAGE和KAIST MACLab将专注于开发算法和分析数据，根据各自的专业知识来预测钢琴演奏的难度，并计划建立一个根据演奏者的技能水平调整难度级别的系统。
MACLab是由韩国科学技术研究院文化技术研究生院南柱韩教授领导的音乐与音频计算实验室，一直进行与▲音乐信息检索▲音频信号处理▲音乐演奏与生成相关的各种音乐人工智能（AI）研究。
在练习乐器时提供适合个人水平的乐谱是提高演奏技巧的关键因素。 MPAGE和MACLab将利用AI技术自动分析乐谱的难度，提高音乐教育的可及性，为提高演奏者的技能提供切实的帮助。
具体来说，计划通过应用“标记化”技术来实现高度完整的技术，该技术将乐谱分解并数字化为音符单元，并根据乐谱的难度、节奏的复杂程度和技术要求精确地反映音符的排列。
MPI 首席执行官 Jeong In-seo 表示：“我们与 MACLabs 开展的研究将为技术融合开辟新的可能性。” “通过此次联合研究，我们计划进一步加强我们的人工智能技术，为全球数字乐谱行业提供创新价值。”
同时，MPIZ 运营着“MyMusicSheet”、“Maeummaneun Pianist”和“Kokoro and Musician”，这是一个连接世界各地音乐创作者和用户的全球数字乐谱交易平台。最终，该公司被中小企业部选为Post Tips，以表彰其在运营自有企业研究所等人工智能技术领域取得的成就。
MPAGE démarre une recherche conjointe avec KAIST MACLab
– Développement d’un système de partition musicale basé sur l’IA et adapté au niveau de compétence de l’interprète
– Devrait contribuer à élargir l'accessibilité à l'éducation musicale et à améliorer les compétences des interprètes
MPAG, un opérateur mondial de plateforme de commerce de partitions numériques, a signé un accord de recherche conjoint avec le MACLab (Music and Audio Computing Lab) de KAIST pour mener des recherches sur un « système de partitions IA basé sur la difficulté d'interprétation ».
Grâce à cette recherche conjointe, MPAGE et KAIST MACLab se concentreront sur le développement d'algorithmes et l'analyse de données pour prédire la difficulté de l'interprétation au piano en fonction de leur expertise respective, et prévoient de construire un système qui ajuste le niveau de difficulté en fonction du niveau de compétence du joueur.
MACLab est un laboratoire d'informatique musicale et audio dirigé par le professeur Nam Joo-han de la KAIST Graduate School of Culture Technology, et a mené diverses recherches sur l'intelligence artificielle (IA) musicale liées à la ▲récupération d'informations musicales ▲traitement du signal audio ▲performance et génération musicales.
Fournir des partitions adaptées au niveau d’un individu lors de la pratique d’un instrument est un élément clé pour améliorer les compétences d’interprétation. MPAGE et MACLab utiliseront la technologie de l'IA pour analyser automatiquement la difficulté des partitions, augmentant ainsi l'accessibilité de l'éducation musicale et fournissant une assistance pratique pour améliorer les compétences des interprètes.
En particulier, le plan est de mettre en œuvre une technologie très complète en appliquant la technologie de « tokenisation », qui décompose et numérise la partition musicale en unités de notes, et reflète précisément la disposition des notes en fonction de la difficulté de la partition musicale, de la complexité du rythme et des exigences techniques.
« Les recherches que nous avons menées avec MACLabs ouvriront de nouvelles possibilités de convergence technologique », a déclaré Jeong In-seo, PDG de MPI. « Grâce à cette recherche conjointe, nous prévoyons de renforcer davantage notre technologie d’IA et d’apporter une valeur innovante au secteur mondial des partitions numériques. »
Parallèlement, MPIZ exploite « MyMusicSheet », « Maeummaneun Pianist » et « Kokoro and Musician », une plateforme mondiale d'échange de partitions numériques qui relie les créateurs et les utilisateurs de musique du monde entier. Elle a finalement été sélectionnée comme Post Tips par le ministère des PME et des Startups en reconnaissance de ses réalisations dans le domaine de la technologie de l'IA, notamment l'exploitation de son propre institut de recherche d'entreprise.
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