인터넷의 등장과 함께 가장 큰 문제점 중 하나는 불법 복제 콘텐츠에 대한 접근성이 매우 쉬워졌다는 점입니다. 음악부터 비디오 게임에 이르기까지, 불법 복제의 영향을 받는 다양한 산업 분야에서는 콘텐츠 보호를 위한 대책을 마련했습니다. 그 결과, 음악 산업은 저작권법 시행에 매우 엄격합니다. 유튜브 영상이나 계정 전체가 저작권이 있는 음악을 사용 허가 없이 사용하는 경우 삭제되는 경우가 많습니다. 하지만 정식 절차를 통해 음악 라이선스를 취득하는 것은 시간과 비용이 많이 드는 일입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 알렉세이 코체트코프는 다음과 같은 아이디어를 개발했습니다. Mubert인공지능 음악 생성기.

Mubert?

창립자 겸 CEO인 알렉세이 코체트코프는 컴퓨터 과학과 음악 교육 분야에서 학위를 보유하고 있습니다. Mubert 코체트코프의 두 분야에 대한 전문 지식에서 탄생했습니다. Mubert코체트코프는 음악 산업에 큰 파장을 일으키고 비디오 게임 스트리머, 음성 비서 개발자 및 기타 여러 산업 분야에 비용 효율적인 음악 솔루션을 제공하기를 희망합니다.

또한, 연구팀은 다음과 같은 연구를 진행하고 있습니다. Mubert 개인별 취향과 음악이 재생되는 활동 상황에 따라 음악을 맞춤화할 수 있는 "음악적 DNA"를 개발하는 데 주력하고 있습니다. 코체트코프 씨를 만나 이 제품에 대해 자세히 알아보았습니다.

알렉세이: Mubert 저희는 AI 음악 회사입니다. 인공지능을 활용하여 상업적 또는 개인적 용도로 사용할 수 있는 독창적인 논스톱 음악을 생성하는 알고리즘을 개발하고 있으며, 이 음악은 쉽게 맞춤 설정하고 전 세계에서 스트리밍할 수 있습니다. 앱의 가장 기본적인 단계에서는 사용자가 버튼 하나만 누르면 특정 활동이나 장르에 맞는 음악을 선택할 수 있습니다. 다음으로, Mubert 해당 카테고리에 맞는 음악을 무작위 템포와 음계로 생성합니다. 사용자는 앱 내에서 '좋아요' 또는 '싫어요' 버튼을 눌러 음악을 조정할 수 있습니다. 이러한 방식으로 사용자는 AI가 자신의 취향에 더 가까운 음악을 생성하도록 학습시킵니다.

현재 모바일 앱에서는 템포를 자동으로 변경할 수 없습니다. 하지만 음악을 완전히 제어할 수 있는 앱을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 저희의 첫 번째 목표는 사용자가 버튼 하나만 누르면 음악이 끊임없이 재생되는 앱을 만드는 것이었습니다.

반면에, 해당 회사는 개인용 서비스를 제공합니다. API 보다 맞춤형 음악 솔루션을 필요로 하는 기업을 위해. API고객은 AI 음악 생성기를 제어하고 맞춤 설정할 수 있습니다. 또한 입력 데이터를 사용자 지정하고 이를 사용하여 음악을 만들 수도 있습니다.

이 AI 음악 생성기에 대한 아이디어는 어떻게 떠올리셨나요?

알렉세이: 어느 날 친구와 함께 조깅을 하고 있었어요. 우리는 매일 10킬로미터씩 조깅을 했죠. 그때 우리는 듣고 있는 음악 플레이리스트를 바꾸는 게 얼마나 귀찮은지에 대해 이야기했어요. 특히 조깅처럼 오로지 운동에만 집중하고 싶을 때, 음악을 바꿔야 한다는 건 정말 짜증나는 일이죠.

나는 그에게 내 조깅 속도에 맞춰 음악을 생성하는 알고리즘에 대한 아이디어를 이야기하기 시작했다. 그렇게 시작되었다. Mubert 그렇게 탄생했습니다. 하나의 템포와 분위기를 기반으로 끊임없이 재생되는 플레이리스트를 만드는 것이 아이디어였습니다. 이러한 애플리케이션은 사람들이 집중력을 유지하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

다양한 노래와 아티스트가 담긴 플레이리스트는 사람들의 집중력을 유지하는 데 그다지 효과적이지 않습니다. 그래서 저는 친구 다섯 명을 모아 이 알고리즘을 개발하기 시작했습니다. 1년 후, 팀을 개편하고 수익을 창출할 수 있는 사업으로 발전시켰습니다.

시장의 어떤 구멍들이 Mubert 채우기 기능은 크리에이터에게 어떤 문제를 해결해 주나요?

알렉세이: 현재 저작권 콘텐츠에 대한 규제가 강화되는 추세입니다. 기업들은 자사 서비스나 앱에 음악을 추가하거나 공공장소에서 음악을 재생하는 데 많은 어려움을 겪고 있습니다. 법적으로 기업은 저작권이 있는 콘텐츠를 사용하기 전에 구매해야 하지만, 이는 상당한 시간과 노력이 필요한 작업입니다.

생성형 음악 또는 AI 음악 생성기는 전 세계 기업들이 직면한 이 문제를 해결할 수 있습니다. 저희 플랫폼을 통해 전 세계 어디에서든 음악을 스트리밍할 수 있습니다. 저희는 모든 콘텐츠에 대한 완전한 권리를 보유하고 있으므로, 전 세계적으로 콘텐츠를 스트리밍하고 저희와 계약을 맺은 다른 기업들에게도 접근 권한을 제공할 수 있습니다.

또 다른 문제는 음악가들이 자신의 음악이나 사운드를 통해 수익을 창출하기가 쉽지 않다는 것입니다. 저희는 음악가들에게 샘플 사운드와 음악을 제공하는 대가로 저작권료를 지급함으로써 이 문제를 해결합니다. 저희 팀은 이러한 사운드와 음악 샘플을 활용합니다. Mubert저희는 해당 음악들을 전체 트랙으로 스트리밍하거나 비즈니스 고객을 위한 새로운 음악을 제작하는 데 사용합니다. 이 음악들은 저작권으로 보호됩니다. 로열티가없는.

누구라고 생각하세요? Mubert 어떤 경우에 가장 유용합니까?

알렉세이: 오늘날 가장 흔한 활용 사례는 스트리밍 서비스와 음성 비서입니다. 또 다른 주요 목표 시장은 공공장소 음악입니다. 이러한 활용 사례들은 저작권 콘텐츠와 관련하여 유사한 문제에 직면합니다. 공공장소에서 재생되는 모든 음악은 라이선스를 취득해야 하며, 그렇지 않을 경우 벌금을 부과받을 위험이 있습니다. 대표적인 사례로 스포츠 음악 스트리밍 서비스인 펠로톤(Peleton)이 있습니다. 이 회사는 올해 저작권이 있는 음악을 사용한 혐의로 1억 5천만 달러의 벌금을 부과받았습니다.

Mubert 저희 플랫폼은 이러한 용도에 맞는 음악을 쉽게 구할 수 있도록 지원합니다. 저희 서비스를 이용하면 저작권료 없이 음악을 스트리밍할 수 있어 저작권이 있는 노래를 사용함으로써 발생하는 벌금 위험을 없앨 수 있습니다.

이 AI 음악 생성기는 GAN과 유사한 생성 모델을 기반으로 하는 건가요?

알렉세이: Mubert 이러한 알고리즘들과는 매우 다릅니다. 그것은 API 음악 생성 애플리케이션이지만, 생성 알고리즘 자체는 아닙니다. 신경망은 주로 소리 분류, 데이터 분석 및 데이터베이스 구축에 사용됩니다. 이 데이터베이스는 음악 규칙에 기반한 음악 알고리즘에 의해 분석됩니다. 최종적으로 스트리밍 플랫폼은 고객에게 음악을 스트리밍합니다.

음악을 생성할 때 프로그램은 단순히 소리들을 조합합니다. 이를 위해 신경망을 사용할 필요는 없습니다. 하지만 소리들을 정확하게 조합하려면, 같은 소리끼리 짝을 이루어야 합니다. 기분 머신러닝과 빅데이터 알고리즘을 활용해야 합니다. 또한, 사용자가 자신만의 취향에 맞춰 플레이리스트를 만들 수 있도록 '좋아요'/'싫어요' 버튼을 개발 중입니다. 이는 사용자 개인 맞춤형 AI가 되는 것이며, 저희는 이 데이터를 활용하여 모든 사용자에게 개인화된 경험을 제공합니다. Mubert.

소리를 정확하게 조합하려면 각 소리의 미세한 특징들을 추출해야 합니다. 저희는 약 500,000만 개의 샘플로 구성된 대규모 데이터베이스를 보유하고 있습니다. 이 샘플들을 정확하게 분류하고, 각 소리의 모든 특징을 찾아내어 이를 활용해 더욱 향상된 음악을 생성해야 합니다.

각각의 소리에서 추출할 수 있는 매개변수는 매우 다양합니다. 예를 들어, 가벼운 소리, 풍부한 소리, 120 BPM의 템포를 가진 소리 등이 있습니다. 이것이 바로 AI 알고리즘들이 협력하는 핵심 영역입니다. 서로 다른 문제를 해결하기 위해서는 각기 다른 알고리즘을 사용해야 합니다. 이는 처리 과정의 각 단계에서 해결하고자 하는 작업에 따라 달라집니다.

데이터가 정확하게 분류되는지 확인하기 위해 사람을 활용하시나요?

오늘날 인공지능 분야에서 가장 큰 문제 중 하나는 고품질 학습 데이터에 대한 접근성입니다. 더욱이, 학습에 사용하기 전에 사람이 직접 데이터에 주석을 달거나 레이블 또는 기타 메타데이터를 추가해야 하는 경우가 많습니다. Mubert의 경우처럼 500,000만 개가 넘는 음향 및 음악 샘플 데이터베이스를 유지 관리하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다.

알렉세이: 저희 시스템에는 2,000명의 음악가로 구성된 팀이 함께 참여하고 있습니다. 또한, AI 알고리즘의 결과를 검증하는 감독들도 있습니다. 앞으로 이러한 알고리즘을 활용하여 소리와 청취자에 대한 데이터를 분류할 수 있을 것이라고 생각합니다.

저희는 최근 '좋아요'/'싫어요' 기능을 구현하기 시작했습니다. 고객 데이터를 활용하여 특정 곡에 대해 '좋아요' 또는 '싫어요'를 누르는 순간을 분석하고자 합니다. 그 순간에 재생되는 사운드의 모든 특징을 분석해야 합니다.

사람들이 추가 저작권료를 지불하지 않고 이 음악으로 수익을 얻을 수 있나요?

알렉세이: 지금 저는 저작권료가 없는 사업을 구축하고 싶습니다. 매달 일정 금액을 지불하면 무제한으로 음악을 이용할 수 있는 구독 기반 사업을 만들고 싶습니다. 하지만 이를 위해서는 저작권을 완전히 소유한 샘플만 사용할 수 있습니다. 따라서 음원이나 음악 샘플을 전액 구매해야 합니다.

저희는 샘플 팩을 구매하여 사용하고, 변형하고, 다양한 장르, 템포, 스케일에 맞게 조정합니다. 그 다음에는 음악가들이 만든 사운드를 기반으로 자체 샘플을 제작하고, 원하는 대로 사용할 수 있는 권리를 확보합니다. 최종적으로는 전 세계 모든 기업에 판매할 수 있습니다. 제가 구상하는 사업 모델은 바로 이런 방식입니다. API 솔루션을 제공합니다.

어때 Mubert Spotify나 다른 음악 스트리밍 앱보다 더 나은가요?

알렉세이: Mubert 집중력을 향상시키는 데 도움이 됩니다. Spotify나 다른 앱과는 달리, Mubert 음악 재생에는 멈춤이나 일시 정지가 전혀 없습니다. 음악 스트림은 끊임없이 무한 반복됩니다. 곡의 템포는 항상 동일하며, 트랙 전체에 걸쳐 음악의 분위기 변화도 없습니다. 조깅하는 사람들을 대상으로 시제품 테스트를 진행했는데, 거의 모든 참가자가 같은 의견을 보였습니다.

"Mubert 이 트랙은 특정 작업에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 마치 명상과 같습니다."

어떤 주요 영향이 있을 수 있을까요? Mubert 음악 산업이나 다른 산업 분야에서 일하시나요?

합성 음성 및 딥페이크 기술의 등장으로 많은 사람들이 이러한 기술이 여러 산업 분야에서 일자리 감소를 초래할 것을 우려하고 있습니다. 예를 들어, 합성 음성은 성우들에게 위협이 될 수 있습니다. 마찬가지로, 오픈 AI가 최근 공개한 GPT-2는 작가들의 고용에 위험을 초래할 수 있다는 지적이 있습니다. Mubert AI 음악 생성기 등이 주류로 자리 잡게 되면 수많은 산업에 큰 영향을 미칠 가능성이 높습니다.

알렉세이: 물론 AI 기술로 인해 몇 가지 영향이 있을 것입니다. 하지만 저는 AI 기술 덕분에 시장 전체가 더욱 강해지고 산업이 한 단계 더 도약할 것이라고 생각합니다. 녹음 기술의 등장으로 음악 산업이 획기적으로 변화했던 것처럼, AI는 시장 전체에 새로운 시대를 열어줄 것입니다.

더 중요한 것은 사람들이 기계가 만들어낸 노래뿐만 아니라 아티스트의 음악을 듣고 싶어한다는 점입니다. 사람들은 주로 배경 음악이나 오디오북용 음악으로 기계가 만든 노래를 듣습니다.

제 생각에는 음악을 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 배경 음악 그리고 아티스트의 음악도 있죠. 배경 음악은 조깅이나 작업 같은 활동에 적합합니다. 그런 점에서 볼 때, 가상 아티스트 기술은 미래가 있다고 생각합니다. 인공지능 가상 아티스트를 만든다면, 앞으로 어떻게 발전해 나갈지 지켜보는 것도 흥미로울 것 같습니다.

당신의 꿈은 무엇인가요? Mubert미래의 AI 음악 생성기에서 어떤 모습을 보고 싶으신가요?

알렉세이: 저는 음악적 DNA, 즉 사용자의 개인적인 취향이 청취하는 음파에 반영될 수 있는 기술을 만들고 싶습니다. 보컬곡이든 배경 음악이든 상관없습니다. 하지만 저는 완전히 개인적이고, 사용자의 취향에 너무나 딱 맞아떨어져서 헤드폰을 벗고 싶지 않을 정도의 음악을 만들고 싶습니다.

더 나아가, 저는 음성 합성 기술과 협업하고 싶습니다. 왜냐하면 저는 다음과 같은 생각을 가지고 있기 때문입니다. Mubert 그리고 합성 음성으로 합성 아티스트를 만들어낼 수도 있습니다! 저희는 현재 음성을 추가하는 작업을 진행 중입니다. Mubert목소리를 합성하고, 나아가 가상 예술가를 만들어낼 수 있기를 바랍니다.

무엇보다 중요한 것은, 저희 분석은 단순히 소리 자체에 그치는 것이 아니라 그 순간에 대한 것이라는 점입니다. "나는 일하면서 테크노 음악을 듣고 있다"와 같이 단순한 의미가 아닙니다. 훨씬 더 심오한 의미를 담고 있습니다. 예를 들어, "나는 일하면서 이 장르의 음악을 듣고 있다. 소리가 가볍고, 이 타악기 연주는 아날로그 드럼 소리를 사용하고 있다"와 같이 말이죠. 저희는 단순히 개인에게 맞춰 음악을 추천하는 것이 아니라, 그들의 행동과 음악이 연주되는 그 순간을 고려하여 음악을 제공합니다.

저는 사람들이 삶의 모든 활동, 모든 순간에 맞는 맞춤형 음악을 즐길 수 있도록, 그들의 라이프스타일에 새로운 차원을 더하고 싶습니다.